electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3ted-sex-eco-nb-youth-transited-by-sex-and-economic-activity-thous

该数据集名为按性别和经济活动划分的青年过渡情况（千）| 欧洲（ILOSTAT），是一个表格数据集，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据集包含31,335个观测值，覆盖37个欧洲国家，时间跨度为1991年至2025年。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Europe重新打包发布。主要指标为POP_3TED_SEX_ECO_NB，即按性别和经济活动划分的青年过渡情况（以千计）。数据集包含多个字段，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年份、观测值、观测状态等，支持按性别（总计、男性、女性）进行细分。数据为年度频率，经过ILO的统计方法统一处理，确保数据可比性。数据集可用于分析欧洲各国青年从学校到工作的过渡趋势、性别差异和经济活动分布。This dataset, titled Youth transited by sex and economic activity (thousands) | Europe (ILOSTAT), is a tabular dataset suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It contains 31,335 observations across 37 European countries, spanning from 1991 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged by Electric Sheep Europe. The primary indicator is POP_3TED_SEX_ECO_NB, representing youth transited by sex and economic activity in thousands. The dataset includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, year, observed value, observation status, and more, with disaggregation by sex (total, male, female). Data is annual and harmonized using ILO statistical methods for comparability. It can be used to analyze trends in school-to-work transitions, gender disparities, and economic activity distribution among youth in Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库构建，通过REST API直接提取指标代码为POP_3TED_SEX_ECO_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。数据源涵盖各国劳动力调查、家庭收入调查、行政记录等多类官方统计资料，且ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对微观数据进行标准化处理。观测值涵盖1991年至2025年间37个欧洲国家的31,335个样本，每一行记录均附有来源标识字段（source.label），确保数据的可追溯性与透明性。

特点

该数据集聚焦于青年按性别和经济活动分类的学校向工作过渡状况，观测值以千人为单位，呈现典型的年度频率时间序列结构。其核心特点在于多维度的细粒度划分：性别维度包含总计、男性、女性三个类别，经济活动维度则覆盖广泛的经济部门分类。数据集同时保留了原始数据的质量标记，例如观测状态标识（obs_status）用于区分可靠与非可靠数值，注释字段则记录了方法修订或数据中断等重要背景信息，为使用者提供了严谨的数据质量评估基础。

使用方法

该数据集已封装为HuggingFace Datasets格式，用户可通过load_dataset函数直接加载为pandas DataFrame进行后续分析。研究人员能够依据国家代码（ref_area）筛选特定国家的数据，或针对单一指标按时间排序并绘制时间序列图。此外，通过透视表操作，可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国家、跨时间维度的比较研究。该数据集的标准化Schema设计使其能够无缝集成到机器学习或时间序列预测工作流中。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年创建，并经Electric Sheep Europe团队重新打包为机器学习就绪格式，聚焦于欧洲地区青年从学校到工作过渡的劳动力市场动态。核心研究问题在于通过性别和经济活动维度，量化1991至2025年间37个欧洲国家中已完成教育并进入劳动力市场的青年人口规模（单位：千人）。作为ILOSTAT全球劳动统计数据库的子集，该数据集整合了各国劳动力调查、行政记录等多源数据，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行协调，为研究青年就业转型、性别差异及经济结构变迁提供了关键时序面板数据。其对劳动经济学、公共政策评估及可持续发展目标（SDG）监测等领域具有重要支撑作用，尤其填补了欧洲跨国产出标准化数据缺口。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先在于领域问题：青年就业过渡指标受经济周期、政策干预及社会文化因素复杂影响，且各国统计口径与调查方法存在差异，导致跨时空可比性受损。例如，数据注释中频繁出现的“方法修订导致序列中断”（Break in series）标记了统计标准变化带来的结构性断裂。构建过程中挑战显著：需从ILOSTAT REST API抽取原始数据并过滤至欧洲国家，面临多源数据融合时的源标识符不一致问题（如来源代码BA:480对应不同调查类型），以及处理含缺失值的拆解维度（如性别、经济活动分类）带来的稀疏性。此外，部分观测值被标记为“不可靠”（Unreliable），且年度频率限制了季度或月度波动分析，对高精度时序建模构成制约。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了欧洲37个国家从1991年至2025年间关于青年群体从学校向职场过渡状态的观测数据，核心指标为按性别和经济活动划分的青年过渡人口数量（单位：千人）。在经典的使用场景中，研究者可借助该数据集构建时间序列预测模型，用以评估不同国家青年劳动力市场吸纳能力的动态变化；亦可结合性别维度展开分类与回归分析，挖掘经济部门结构对青年就业转换率的影响机制。其丰富的国家面板结构为跨国比较研究提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲各国劳动部门、国际经济组织及政策研究机构提供了关键决策支持。通过监测青年过渡人口规模随经济周期波动的态势，政策制定者能够精准识别劳动力市场中的结构性瓶颈，进而设计针对性的职业培训方案或就业促进计划。例如，借助数据集中性别分组的指标，可以实现青年女性就业适配性的专项诊断，推动包容性劳动政策的制定与优化，助力实现体面工作的可持续发展目标。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的一系列经典工作主要集中在劳动力市场转型的跨国比较与预测建模领域。研究者基于ILOSTAT数据库开发了多种面板数据计量方法，用以评估青年就业弹性与宏观经济冲击之间的关联；部分工作则聚焦于数据源质量评估，通过对比不同调查方法下的指标一致性，推动了劳动统计国际标准的完善。此外，该数据集还促进了机器学习方法在劳动力指标插补与异常值检测中的应用，为后续高质量时序建模提供了方法论借鉴。