| source | dataset | Title | .html | .rData |
|---|---|---|---|---|
| dares | les-emplois-vacants | Les emplois vacants | 2024-06-19 | 2024-01-03 |
Les emplois vacants
Données - Dares
Info
Données sur l’emploi
| source | dataset | Title | .html | .rData |
|---|---|---|---|---|
| insee | CHOMAGE-TRIM-NATIONAL | Chômage, taux de chômage par sexe et âge (sens BIT) (1975-) | 2026-07-20 | 2026-07-19 |
| insee | CNA-2014-EMPLOI | Emploi intérieur, durée effective travaillée et productivité horaire | 2026-07-20 | 2026-07-19 |
| insee | DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES | Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle Emploi | 2026-07-20 | 2026-07-20 |
| insee | EMPLOI-BIT-TRIM | Emploi, activité, sous-emploi par secteur d’activité (sens BIT) | 2026-07-20 | 2026-07-19 |
| insee | EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL | Estimations d'emploi salarié par secteur d'activité | 2026-07-20 | 2026-07-19 |
| insee | TAUX-CHOMAGE | Taux de chômage localisé | 2026-07-20 | 2026-07-20 |
| insee | TCRED-EMPLOI-SALARIE-TRIM | Estimations d'emploi salarié par secteur d'activité et par département | 2026-07-20 | 2026-07-20 |
sheets
Code
`les-emplois-vacants` %>%
group_by(sheets) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()| sheets | Nobs |
|---|---|
| Nombre d'emplois occupés brut | 1804 |
| Nombre d'emplois vacants brut | 1782 |
| Taux d'emplois vacants brut | 1782 |
| Nombre d'emplois occupés cvs | 1148 |
| Nombre d'emplois vacants cvs | 1134 |
| Taux d'emplois vacants cvs | 1134 |
| Part inoccupés | 714 |
| Part non renseigné | 714 |
| Part nouvellement créés | 714 |
| Part occupés | 714 |
Secteurs d’activité
Code
`les-emplois-vacants` %>%
group_by(`Secteurs d'activité`) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional()| Secteurs d'activité | Nobs |
|---|---|
| Activités financières et d'assurance (section K de la Naf) | 692 |
| Activités immobilières (section L de la Naf) | 692 |
| Construction | 692 |
| Construction (section F de la Naf) | 692 |
| Ensemble des secteurs (sections B à S de la Naf sauf administration publique) | 692 |
| Industrie | 692 |
| Information et communication (section J de la Naf) | 692 |
| Tertiaire marchand | 692 |
| Tertiaire non marchand | 692 |
| Activités spécialisées scientifiques et techniques et activités de services administratifs et de soutien (sections M et N de la Naf) | 448 |
| Arts, spectacles, activités récréatives, autres activités de services (sections R et S de la Naf) | 448 |
| Commerce de gros et de détail, transports, hébergement et restauration (sections G à I de la Naf) | 448 |
| Enseignement, santé humaine et action sociale (sections P et Q de la Naf) | 448 |
| Industrie manufacturière, industries extractives et autres (sections B à E de la Naf) | 448 |
| Activités de services administratifs et de soutien (section N de la Naf) | 244 |
| Activités spécialisées, scientifiques et techniques (section M de la Naf) | 244 |
| Arts, spectacles et activités récréatives (section R de la Naf) | 244 |
| Autres activités de services (section S de la Naf) | 244 |
| Commerce ; réparation d'automobiles et de motocycles (section G de la Naf) | 244 |
| Enseignement (section P de la Naf) | 244 |
| Hébergement et restauration (section I de la Naf) | 244 |
| Industrie manufacturière (section C de la Naf) | 244 |
| Industries extractives (section B de la Naf) | 244 |
| Production et distribution d'eau ; assainissement, gestion des déchets et dépollution (section E de la Naf) | 244 |
| Production et distribution d'électricité, de gaz, de vapeur et d'air conditionné (section D de la Naf) | 244 |
| Santé humaine et action sociale (section Q de la Naf) | 244 |
| Transports et entreposage (section H de la Naf) | 244 |
Taux d’emplois vacants
CVS
Code
`les-emplois-vacants` %>%
filter(`Secteurs d'activité` %in% c("Construction", "Industrie", "Tertiaire marchand"),
sheets == "Taux d'emplois vacants cvs") %>%
ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = value/100, color = `Secteurs d'activité`)) +
theme_minimal() + xlab("") + ylab("Taux d'emplois vacants cvs") +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(0, 500, .2),
labels = percent_format(accuracy = .1)) +
theme(legend.position = c(0.5, 0.8),
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