source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
insee | DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES | 2024-10-29 | 2024-11-05 |
Demandeurs d’emploi inscrits à Pôle Emploi
Data - Insee
Info
Données sur l’emploi
source | dataset | .html | .RData |
---|---|---|---|
insee | CHOMAGE-TRIM-NATIONAL | 2024-11-05 | 2024-11-05 |
insee | CNA-2014-EMPLOI | 2024-06-07 | 2024-11-05 |
insee | DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES | 2024-10-29 | 2024-11-05 |
insee | EMPLOI-BIT-TRIM | 2024-06-07 | 2024-11-05 |
insee | EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL | 2024-10-29 | 2024-11-05 |
insee | TAUX-CHOMAGE | 2024-10-29 | 2024-11-05 |
insee | TCRED-EMPLOI-SALARIE-TRIM | 2024-10-29 | 2024-11-05 |
LAST_UPDATE
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
group_by(LAST_UPDATE) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(LAST_UPDATE)) %>%
print_table_conditional
LAST_UPDATE | Nobs |
---|---|
2024-10-30 | 185150 |
2024-10-29 | 14116 |
2019-10-25 | 2660 |
2019-07-04 | 308 |
2019-07-01 | 34496 |
2019-01-25 | 40746 |
2018-02-02 | 97632 |
Catégories
Code
i_g("bib/dares/DI-2021T3/tab1.png")
INDICATEUR
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
INDICATEUR | Indicateur | Nobs |
---|---|---|
DEMANDEURS_EMPLOI_PE | Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi | 187298 |
DEFM_MOYENNE_TRIMESTRIELLE | Demandeurs d'emploi en moyenne trimestrielle | 185150 |
DEMANDEURS_EMPLOI_PE_A | Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi (archives) | 2660 |
REF_AREA
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
group_by(REF_AREA) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
DEMANDEURS_EMPLOI
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
group_by(DEMANDEURS_EMPLOI, Demandeurs_emploi) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
DEMANDEURS_EMPLOI | Demandeurs_emploi | Nobs |
---|---|---|
A-B-C | A,B,C : En recherche active | 114154 |
A | A : En recherche active, disponibles, sans emploi | 88746 |
DE-ABC-LD | Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi depuis plus d'un an en catégories A, B et C | 46334 |
DE-ABC-0-25 | Demandeurs d'emploi de moins de 25 ans inscrits à Pôle emploi en catégories A, B et C | 33109 |
DE-ABC-50 | Demandeurs d'emploi de 50 ans et plus inscrits à Pôle emploi en catégories A, B et C | 33109 |
DE-ABC-TOTAL | Ensemble des demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi en catégories A, B et C | 33109 |
DE-ABC-TLD | Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi depuis plus de deux ans en catégories A, B et C | 13225 |
B | B : En recherche active, en activité réduite courte | 5095 |
C | C : En recherche active, en activité réduite longue | 5095 |
A-B-C-D-E | A,B,C,D,E : Ensemble | 783 |
B-C | B,C : En recherche active, en activité réduite | 783 |
D | D : Sans recherche active, non disponibles, sans emploi | 783 |
E | E : Sans recherche active, non disponibles, en emploi | 783 |
METIER
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(METIER, by = "METIER") %>%
group_by(METIER, Metier) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
METIER | Metier | Nobs |
---|---|---|
SO | Sans objet | 330065 |
NP | Non précisé | 35980 |
AMT | Agents de maîtrise, techniciens | 1176 |
CADRES | Cadres | 1176 |
ENQ | Employés non qualifiés | 1176 |
EQ | Employés qualifiés | 1176 |
MANOEUVRES | Manœuvre | 1176 |
OP | Ouvriers professionnels | 1176 |
OQ | Ouvriers qualifiés | 1176 |
ENS | Ensemble | 831 |
ANCIENNETE
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(ANCIENNETE, by = "ANCIENNETE") %>%
group_by(ANCIENNETE, Anciennete) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
ANCIENNETE | Anciennete | Nobs |
---|---|---|
SO | Sans objet | 340433 |
DA9 | Un an et plus | 33892 |
DA10 | Moins d'un an | 783 |
CORRECTION
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(CORRECTION, by = "CORRECTION") %>%
group_by(CORRECTION, Correction) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
CORRECTION | Correction | Nobs |
---|---|---|
CVS-CJO | Corrigé des variations saisonnières et du nombre de jours ouvrables | 330569 |
BRUT | Non corrigé | 44539 |
SEXE
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(SEXE, by = "SEXE") %>%
group_by(SEXE, Sexe) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
SEXE | Sexe | Nobs |
---|---|---|
0 | Ensemble | 190782 |
SO | Sans objet | 105800 |
1 | Hommes | 39263 |
2 | Femmes | 39263 |
DIPLOME
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(DIPLOME, by = "DIPLOME") %>%
group_by(DIPLOME, Diplome) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
DIPLOME | Diplome | Nobs |
---|---|---|
SO | Sans objet | 362368 |
1-2 | Niveau I ou II (diplôme de 2e ou 3e cycle, diplôme de grande école) | 1596 |
3 | Niveau III (diplôme de type bac + 2 ans : DUT, BTS, etc.) | 1596 |
4 | Niveau IV (sortie de terminales ou d'études après bac sans diplôme supérieur) | 1596 |
5 | Niveau V (sortie du second cycle du second degré ou de dernière année de cycles professionnels) | 1596 |
5BIS | Niveau Vbis (sortie de 3e et de classes de second cycle court avant la dernière année) | 1596 |
6 | Niveau VI (sortie du premier cycle du second degré avant l'année terminale et des formations professionnelles) | 1596 |
NP | Non précisé | 1596 |
7 | Ensemble | 1568 |
AGE
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(AGE, by = "AGE") %>%
group_by(AGE, Age) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
AGE | Age | Nobs |
---|---|---|
SO | Sans objet | 105800 |
00- | Ensemble | 89850 |
00-24 | Moins de 25 ans | 66609 |
50- | 50 ans et plus | 66609 |
25-49 | De 25 à 49 ans | 33500 |
00-20 | Moins de 21 ans | 3185 |
00-29 | Moins de 30 ans | 3185 |
21-24 | De 21 à 24 ans | 3185 |
25-29 | De 25 à 29 ans | 3185 |
FREQ
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
left_join(FREQ, by = "FREQ") %>%
group_by(FREQ, Freq) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(-Nobs) %>%
print_table_conditional
FREQ | Freq | Nobs |
---|---|---|
T | NA | 236730 |
M | Monthly | 138378 |
TIME_PERIOD
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
group_by(TIME_PERIOD) %>%
summarise(Nobs = n()) %>%
arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
print_table_conditional()
France Entiere VS France Metropolitaine
Tous
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
filter(DEMANDEURS_EMPLOI == "A-B-C",
== "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
INDICATEUR == "SO",
METIER == "0",
SEXE == "T",
FREQ == "CVS-CJO",
CORRECTION == "SO",
ANCIENNETE == "SO",
DIPLOME == "00-") %>%
AGE quarter_to_date() %>%
arrange(date) %>%
mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
ggplot geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = REF_AREA)) +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 500),
labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
legend.title = element_blank())
A, B, C
All
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
%in% c("A", "B", "C", "A-B-C"),
DEMANDEURS_EMPLOI == "SO",
METIER == "0",
SEXE == "T",
FREQ == "CVS-CJO",
CORRECTION == "SO",
ANCIENNETE == "SO",
DIPLOME == "FM",
REF_AREA == "00-") %>%
AGE quarter_to_date() %>%
mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
ggplot geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demandeurs_emploi)) +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 500),
labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
theme(legend.position = c(0.3, 0.9),
legend.title = element_blank())
2005-
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
%in% c("A", "B", "C", "A-B-C"),
DEMANDEURS_EMPLOI == "SO",
METIER == "0",
SEXE == "T",
FREQ == "CVS-CJO",
CORRECTION == "SO",
ANCIENNETE == "SO",
DIPLOME == "FM",
REF_AREA == "00-") %>%
AGE quarter_to_date() %>%
filter(date >= as.Date("2005-01-01")) %>%
left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
ggplot geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demandeurs_emploi)) +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 500),
labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
legend.title = element_blank())
Par age
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
== "A-B-C",
DEMANDEURS_EMPLOI == "SO",
METIER == "0",
SEXE == "T",
FREQ == "CVS-CJO",
CORRECTION == "SO",
ANCIENNETE == "SO",
DIPLOME == "FM",
REF_AREA %in% c("00-", "25-49", "50-", "00-24")) %>%
AGE quarter_to_date() %>%
left_join(AGE, by = "AGE") %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
ggplot geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Age)) +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_log10(breaks = seq(0, 6000, 500),
labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
theme(legend.position = c(0.3, 0.5),
legend.title = element_blank())
Par age (moins de 25 ans)
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
== "A-B-C",
DEMANDEURS_EMPLOI == "SO",
METIER == "0",
SEXE == "T",
FREQ == "CVS-CJO",
CORRECTION == "SO",
ANCIENNETE == "SO",
DIPLOME == "FM",
REF_AREA %in% c("00-24")) %>%
AGE quarter_to_date() %>%
left_join(AGE, by = "AGE") %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
ggplot geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Age)) +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_log10(breaks = seq(0, 6000, 100),
labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
theme(legend.position = c(0.3, 0.5),
legend.title = element_blank())
Diplome
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
filter(AGE == "00-29",
%in% c("1-2", "3", "4", "5"),
DIPLOME == "M") %>%
FREQ month_to_date() %>%
mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
left_join(DIPLOME, by = "DIPLOME") %>%
filter(!is.nan(OBS_VALUE)) %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
ggplot geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Diplome)) +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 100),
labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
legend.title = element_blank())
Diplome: 1-2 - par age
Code
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
filter(DIPLOME %in% c("1-2"),
== "M") %>%
FREQ month_to_date() %>%
left_join(AGE, by = "AGE") %>%
filter(!is.nan(OBS_VALUE)) %>%
+ theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
ggplot geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Age)) +
scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
labels = date_format("%Y")) +
scale_y_continuous(breaks = seq(50, 500, 25),
labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
legend.title = element_blank())