electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3wap-sex-age-edu-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-educat

该数据集包含欧洲39个国家从1987年至2025年的57,472个观测值，涵盖一个独特指标：青年工作年龄人口按性别、年龄和教育程度划分的数据（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涉及人口统计主题，包括国家代码、性别、年龄组、教育水平、年份和观测值等字段，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 57,472 observations of Population data across 39 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicator: Youth working-age population by sex, age and education (thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), focusing on demographic statistics, with fields such as country codes, sex, age groups, education levels, year, and observed values, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Europe团队从国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT REST API直接采集而来，原始数据源为指标代码POP_3WAP_SEX_AGE_EDU_NB的接口，并进一步聚焦至欧洲区域的ISO3国家代码。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威数据库，其数据来源于各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录，并经由国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。在构建过程中，团队保留了源数据中的source.label列以追溯数据来源，确保透明性与可复现性。最终形成包含57,472条观测、覆盖39个欧洲国家、时间跨度从1987年至2025年的结构化表格数据集。

特点

该数据集的核心特点在于其多维度的解构能力，提供了按性别、年龄组和教育水平交叉分类的青年劳动年龄人口（15-29岁）数据，观测值以千人计。数据包含丰富的元数据字段，如观测状态标记（obs_status）用于标识数据是否可靠或临时性的，以及注释字段（note_classif、note_indicator、note_source）用于记录方法修订、非标准教育水平分类等质量信息。此外，数据集采用统一的Parquet格式存储，便于机器学习流水线直接读取，且遵循CC-BY-4.0许可协议，兼顾开放性与知识产权的尊重。

使用方法

数据集可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载，在Python环境中直接转换为pandas DataFrame进行后续分析。典型的使用方式包括：按国家代码（如ref_area='DEU'）筛选特定国家的子集；对单个指标按时序排序后绘制时间序列图以观察趋势；或利用pivot_table将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于跨区域比较。在模型训练场景中，tabular-classification与tabular-regression的任务标签表明该数据可适用于分类与回归任务，例如基于历史数据预测未来人口变化或分析教育水平对劳动参与率的影响。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）于2025年整理发布，经Electric Sheep Europe重新封装，聚焦于欧洲39国1987至2025年间按性别、年龄与教育程度划分的青年劳动年龄人口（单位：千）的观测数据。ILOSTAT作为全球劳动力统计的权威数据库，通过整合各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元来源，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行统一协调，为本数据集提供了坚实的方法论基础。该数据集的核心研究问题在于揭示欧洲青年劳动力群体的结构性特征，其细粒度的分类维度（如性别、年龄分层与教育聚合水平）为劳动力市场分析、人口政策评估及可持续发展目标（SDG）监测提供了关键量化依据，对劳动经济学、人口统计学及公共政策研究领域具有重要的数据支撑价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心挑战在于：劳动年龄人口数据的跨国家、跨时间可比性，不同国家在统计口径、调查时点及定义标准（如“青年”年龄段界定）上存在显著差异，单一来源数据难以支撑跨国比较研究；同时，性别与教育维度的交叉细分导致数据稀疏性与不平衡性突出，增加了统计推断与建模的复杂度。在构建过程中，团队面临三大挑战：一是需通过ILOSTAT REST API批量拉取超过5.7万条观测数据，并对39国ISO代码进行过滤与匹配，确保地理覆盖的完整性；二是数据整合需处理多重分类变量（如年龄分组的文化差异、教育等级的非标准化命名）带来的语义对齐难题，以及因方法论修订导致的时间序列断点（如`note_indicator.label`中标注的“Break in series”）；三是质量控制环节中，需甄别并保留欠可靠（obs_status=U）数据的同时，通过源跟踪列（source.label）维持原始数据的可追溯性，以实现清洗与保真的平衡。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了1987年至2025年间39个欧洲国家按性别、年龄及教育程度划分的青少年劳动适龄人口数据，共计57,472条高质量观测值。作为国际劳工组织ILOSTAT数据库的欧洲子集，它在劳动经济学与人口统计学领域扮演着基准角色。研究者常利用其构建面板数据模型，追踪青年劳动力供给的跨时空演变，或在教育分层视角下剖析性别差异。其精细的分类维度使得多层级回归、结构方程建模乃至机器学习中的特征工程均能在此数据上施展，成为评估欧洲青年就业政策效果的经典量化基石。

实际应用

在实际应用层面，该数据集成为政策制定者与国际组织监测青年就业动态的得力工具。欧洲各国劳动部门可据此精准识别低技能青年群体的地域集中性，从而优化职业培训资源的投放。国际劳工组织借助其开展全球体面劳动目标的追踪评估，尤其对《2030年可持续发展议程》中关于充分就业与教育质量的指标进行量化考核。此外，非营利机构在倡导青年权益时，能以数据驱动的方式揭示年龄与性别维度的就业壁垒，为游说议程注入客观证据。私营领域的人力资源规划亦可从中汲取区域人才储备的洞见。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项具有影响力的工作。一方面，它被整合进欧洲多国联合的劳动市场微观模拟模型，用于推演政策干预对青年就业率的边际效应。另一方面，基于其高频分类属性，学者开发了针对不完整观测值的贝叶斯插补算法，提升了时序数据的可用性。数据重包装团队Electric Sheep Europe还以该集为范例，构建了标准化、机器学习就绪的欧洲统计语料库，促进了跨数据集联合分析。在方法论层面，研究者利用其嵌套结构校验了多水平模型在本领域的面板数据分析效能，进一步巩固了ILOSTAT数据在国际比较研究中的权威地位。