electricsheepafrica/africa-ilo-une-tune-sex-age-mts-nb-unemployment-by-sex-age-and-marital-status-thousan

该数据集是关于非洲49个国家从1982年到2025年的失业数据，具体按性别、年龄和婚姻状况分类，以千人为单位。它包含93,375个观察值，覆盖一个核心指标（UNE_TUNE_SEX_AGE_MTS_NB），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为非洲国家。数据集提供了详细的分类维度，如性别（总计、男性、女性）、年龄和婚姻状况，并包含数据来源、观察状态和注释等信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，经过ILO harmonization处理，确保统计定义的一致性。This dataset contains 93,375 observations of Unemployment data across 49 Africa countries, spanning 1982–2025, covering 1 distinct indicators. It focuses on unemployment disaggregated by sex, age, and marital status (in thousands), sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO). Data is pulled directly from the ILOSTAT REST API, filtered to African ISO3 country codes, and includes detailed dimensions such as sex (total, male, female), age, and marital status. The dataset supports tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, with annual frequency and harmonized definitions based on ICLS standards.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）所汇集的全球劳动力市场统计资料，经Electric Sheep Africa团队系统性地重新整理与标准化后发布。构建过程中，原始数据依照统一元数据规范被转置为Parquet格式，涵盖49个非洲国家自1982年至2025年间关于性别、年龄及婚姻状况维度下的失业人口估算值，累计观测记录达93,375条。每一条记录均携带来源标识与字段定义说明，确保数据沿袭可追溯，并保留原始缺失值以维持统计推断的严谨性。

特点

数据集以长时段、多维度与跨国别为显著特征，覆盖非洲大陆近四十年劳动力市场变迁。其变量体系围绕性别、年龄组与婚姻状况三重分层结构展开，指标以千人计量单位呈现失业规模，兼具时间序列与截面比较的潜力。数据以表格与文本双模态封装，采用Parquet列式存储，便于高效读取与压缩，且体量处于万级至十万级区间，适合中等规模的分析与建模任务。标签体系涵盖劳工、就业与失业等主题，辅以非洲区域专属标识，利于跨数据集关联发现。

使用方法

研究者可借助Hugging Face datasets库直接加载该数据集，获取内置的数据集划分与特征结构，并可按需将表格型子集转换为Pandas数据框以开展探索性分析。使用前应查阅仓库中的数据文件以核实变量定义、单位与来源，尤其需关注缺失值的分布与地理字段的界定方式。建模阶段宜先进行模式检验与缺失模式评估，再依据显式的国家、年份与指标字段与其他非洲数据集进行连接。所有下游分析应引用原始来源与Electric Sheep Africa的发布仓库，以保证结果的可复现性与学术透明度。

背景与挑战

背景概述

非洲大陆的劳动力市场长期面临结构转型滞后与非正规就业蔓延的双重压力，失业问题的性别与年龄维度差异尤为显著。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，其ILOSTAT数据库汇集了各国劳动力调查的标准化指标。在此背景下，Electric Sheep Africa于2026年前后对ILOSTAT中非洲区域失业数据进行了系统性再包装与元数据增强，构建了涵盖49个非洲国家、时间跨度自1982年至2025年、逾九万条观测的失业统计数据集。该数据集以性别、年龄与婚姻状况为分解维度，以千人为计量单位，为非洲劳动经济学研究提供了高颗粒度的面板数据基础，对评估性别就业差距、青年失业以及家庭结构对劳动参与的影响具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于非洲失业统计长期存在的碎片化与可比性不足：不同国家劳动力调查的抽样设计、失业定义及婚姻状况分类标准参差不齐，导致跨国比较易受测量误差干扰。构建过程中的挑战集中于三个方面：其一，ILOSTAT原始数据的元数据缺失，如国家标识与上级发布机构字段未完整记录，需依赖推断填补；其二，婚姻状况与年龄组别的分类口径在各国间缺乏统一映射，重编码过程中可能引入信息损失；其三，中短期内的大范围缺失值处理需在插补与保留之间谨慎权衡，以免扭曲结构性失业的真实图景。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉研究中，该数据集常被用于按性别、年龄组与婚姻状况三维度交叉剖析非洲各国失业人口规模及其结构差异。研究者借助其九万余条观测记录，可系统描绘1982至2025年间49个非洲国家不同人口群体的失业分布图谱，进而揭示性别鸿沟、青年失业与婚姻状态关联等核心议题。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为非洲各国政府、国际发展机构及非政府组织制定靶向就业干预措施提供了量化依据。例如，社会保障部门可据此识别高失业风险群体，劳动部门可评估婚姻状态相关的就业支持政策效果，而世界银行等机构则能利用其开展国别贫困评估与劳动力市场监测，推动循证决策。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者已衍生出若干经典分析工作，包括非洲青年失业与婚姻状态关联的纵向研究、性别失业差距的分解分析，以及跨国劳动力市场脆弱性指数构建等。这些工作进一步与非洲人口与健康调查、世界发展指标等数据源融合，拓展了劳动经济学在非洲语境下的理论边界与实证深度。