electricsheepasia/asia-ilo-une-2eap-sex-age-rt-unemployment-rate-by-sex-and-age-ilo-modelled-esti

该数据集包含亚洲49个国家从1991年至2027年的16,236个观测值，主要关注按性别和年龄划分的失业率指标（UNE_2EAP_SEX_AGE_RT），数据来源于国际劳工组织（ILO）的模型估计。数据集涵盖了失业率的详细分类，包括总体、男性和女性，以及年龄分组（如15岁以上），并提供了国家代码、来源标签、观测年份、观测值及其状态等信息。数据以年度频率收集，经过ILOSTAT数据库的协调处理，确保一致性和可追溯性。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的亚洲劳动力市场数据。This dataset contains 16,236 observations across 49 Asian countries from 1991 to 2027, focusing on the unemployment rate by sex and age (UNE_2EAP_SEX_AGE_RT) based on ILO modelled estimates. It includes detailed disaggregations such as total, male, and female categories, along with age groups (e.g., 15+), and provides information on country codes, source labels, observation years, values, and status flags. The data is collected annually and harmonized through the ILOSTAT database for consistency and traceability. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, offering a machine learning-ready resource for Asian labor market analysis.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，专注于亚洲地区的失业率统计。构建过程中，通过REST API从ILOSTAT直接提取了指标代码为UNE_2EAP_SEX_AGE_RT的原始数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行筛选。ILO根据国际劳工统计学家会议的定义，对原始调查微观数据进行了统一调和，确保数据的标准化与可比性。最终数据集包含了1991年至2027年间49个亚洲国家的16,236条观测记录，覆盖了按性别和年龄分层的失业率数据。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的分层结构，提供了按性别（总、男性、女性）和年龄组别进行拆分的失业率数据，使得分析者能够洞察不同人口群体的劳动市场状况。数据覆盖时间跨度长达37年，兼具历史回溯与未来预测值，为时间序列分析与趋势研究提供了坚实基础。此外，每条观测均附有来源标注与观测状态标识，增强了数据的可追溯性与透明度。数据以Parquet格式封装，经过结构化整理，可直接加载为机器学习友好的表格形式。

使用方法

使用者可借助HuggingFace的datasets库，通过load_dataset函数一键加载完整数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。基于ref_area列可轻松筛选特定国家的观测值，如印度尼西亚。针对单一指标的时序分析，可依据indicator列筛选并排序时间列进行可视化。此外，利用pivot_table函数可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国家比较或面板数据分析。所有操作均支持在Python环境中高效完成，降低了数据预处理的门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布，经Electric Sheep Asia重新整理后发布于HuggingFace平台，聚焦于亚洲49个国家1991年至2027年间按性别和年龄划分的失业率数据。作为全球劳动统计的权威来源，ILO通过ILOSTAT数据库整合各国劳动力调查数据，并使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，提供了16,236条观测记录。该数据集不仅为亚洲区域劳动力市场研究提供了长期、可靠的时间序列数据，还支持性别与年龄维度的精细化分析，对评估区域就业政策效果、追踪可持续发展目标中体面工作指标具有重要推动作用，成为经济学家和政策制定者进行跨国比较与趋势预测的核心资源。

当前挑战

该数据集所面临的领域挑战在于，失业率作为宏观经济核心指标，其跨国比较常因各国统计口径、调查方法和定义差异而产生偏差，ILO虽采用ICLS统一标准进行模型估计，但数据质量仍受原始调查覆盖率和更新频率制约。在构建过程中，主要挑战包括：从ILOSTAT REST API抓取海量多维数据时需处理不同性别和年龄组的细粒度分类，确保49个国家1991至2027年共37年间数据完整一致；此外，部分国家早期数据缺失或存在多个数据源，需依赖ILO筛选出的最佳来源填补空白，同时保留观测状态标志以提示真实值或修正值，增加了数据清洗与验证的复杂度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交汇处，该数据集最经典的使用场景是构建亚洲各国失业率的纵向面板数据，用于跨国家、跨性别的宏观比较分析。研究者可基于1991至2027年的年度观测值，结合性别与年龄分组维度，精准描绘亚洲劳动力市场的动态演变轨迹。无论是评估全球化对就业结构的冲击，还是量化金融危机后的复苏进程，该数据都为实证研究提供了坚实的时间序列基础。此外，配合ILO标准化的统计口径，该数据集也常被用作机器学习回归任务的标杆，用以预测未来失业率走势或识别区域经济波动的先行指标。

实际应用

在实际应用层面，该数据集尤其服务于国际发展机构与政府决策部门的劳动力市场监测系统。世界银行、亚洲开发银行等组织可借此定期生成亚洲就业形势报告，快速定位失业率异常波动的国家或地区。投资分析师与跨国企业也可利用其中的性别细分数据，评估不同市场的劳动力供给弹性，进而优化区域人力资源配置策略。对数据新闻机构而言，该数据集是制作亚洲经济可视化报道的可靠素材，有助于向公众直观传达劳动就业领域的结构性变化。

衍生相关工作

围绕这一数据集已衍生了多项具有影响力的经典工作，主要包括基于时序预测的失业率预警模型构建，以及使用分类算法识别高失业风险群体的研究。例如，相关学者将ILO的失业率估计与国民经济核算数据融合，开发出评估非正规就业规模的间接估算框架；另有研究团队利用该数据的性别维度，训练神经网络模型以预测不同政策干预下的女性劳动参与率变化。这些衍生工作不仅拓展了传统劳动统计学的分析边界，也为数据驱动的发展经济学提供了可复现的基准方法。