Demandeurs d’emploi inscrits à Pôle Emploi

Data - Insee

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source	dataset	.html	.RData
insee	DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES	2024-09-19	2024-09-22

Données sur l’emploi

source	dataset	.html	.RData
insee	CHOMAGE-TRIM-NATIONAL	2024-09-22	2024-09-22
insee	CNA-2014-EMPLOI	2024-06-07	2024-09-22
insee	DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES	2024-09-19	2024-09-22
insee	EMPLOI-BIT-TRIM	2024-06-07	2024-09-22
insee	EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL	2024-09-19	2024-09-22
insee	TAUX-CHOMAGE	2024-09-19	2024-09-22
insee	TCRED-EMPLOI-SALARIE-TRIM	2024-09-19	2024-09-22

LAST_UPDATE

Code

`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(LAST_UPDATE)) %>%
  print_table_conditional

LAST_UPDATE	Nobs
2024-07-25	197512
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	187154
DEFM_MOYENNE_TRIMESTRIELLE	Demandeurs d'emploi en moyenne trimestrielle	183540
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	113378
A	A : En recherche active, disponibles, sans emploi	88032
DE-ABC-LD	Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi depuis plus d'un an en catégories A, B et C	46219
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	13110
B	B : En recherche active, en activité réduite courte	5082
C	C : En recherche active, en activité réduite longue	5082
A-B-C-D-E	A,B,C,D,E : Ensemble	781
B-C	B,C : En recherche active, en activité réduite	781
D	D : Sans recherche active, non disponibles, sans emploi	781
E	E : Sans recherche active, non disponibles, en emploi	781

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	328335
NP	Non précisé	35977
AMT	Agents de maîtrise, techniciens	1173
CADRES	Cadres	1173
ENQ	Employés non qualifiés	1173
EQ	Employés qualifiés	1173
MANOEUVRES	Manœuvre	1173
OP	Ouvriers professionnels	1173
OQ	Ouvriers qualifiés	1173
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	338683
DA9	Un an et plus	33890
DA10	Moins d'un an	781

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	328926
BRUT	Non corrigé	44428

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	190472
SO	Sans objet	104880
1	Hommes	39001
2	Femmes	39001

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	360646
1-2	Niveau I ou II (diplôme de 2e ou 3e cycle, diplôme de grande école)	1592
3	Niveau III (diplôme de type bac + 2 ans : DUT, BTS, etc.)	1592
4	Niveau IV (sortie de terminales ou d'études après bac sans diplôme supérieur)	1592
5	Niveau V (sortie du second cycle du second degré ou de dernière année de cycles professionnels)	1592
5BIS	Niveau Vbis (sortie de 3e et de classes de second cycle court avant la dernière année)	1592
6	Niveau VI (sortie du premier cycle du second degré avant l'année terminale et des formations professionnelles)	1592
NP	Non précisé	1592
7	Ensemble	1564

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	104880
00-	Ensemble	89792
00-24	Moins de 25 ans	66361
50-	50 ans et plus	66361
25-49	De 25 à 49 ans	33252
00-20	Moins de 21 ans	3177
00-29	Moins de 30 ans	3177
21-24	De 21 à 24 ans	3177
25-29	De 25 à 29 ans	3177

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	234976
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",
         INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         AGE == "00-") %>%
  quarter_to_date() %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  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",
         DEMANDEURS_EMPLOI %in% c("A", "B", "C", "A-B-C"),
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE == "00-") %>%
  quarter_to_date() %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  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",
         DEMANDEURS_EMPLOI %in% c("A", "B", "C", "A-B-C"),
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE == "00-") %>%
  quarter_to_date() %>%
  filter(date >= as.Date("2005-01-01")) %>%
  left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  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",
         DEMANDEURS_EMPLOI == "A-B-C",
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE %in% c("00-", "25-49", "50-", "00-24")) %>%
  quarter_to_date() %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  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",
         DEMANDEURS_EMPLOI == "A-B-C",
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE %in% c("00-24")) %>%
  quarter_to_date() %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  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",
         DIPLOME %in% c("1-2", "3", "4", "5"),
         FREQ == "M") %>%
  month_to_date() %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  left_join(DIPLOME, by = "DIPLOME") %>%
  filter(!is.nan(OBS_VALUE)) %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  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"),
         FREQ == "M") %>%
  month_to_date() %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  filter(!is.nan(OBS_VALUE)) %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  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())