electricsheepafrica/africa-ilo-emp-tour-sex-geo-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-rural-urban-a

该数据集包含非洲21个国家在2009年至2025年期间按性别和城乡地区划分的旅游业就业人数（以千计）的562个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲国家。数据集涵盖1个主要指标（EMP_TOUR_SEX_GEO_NB），提供了国家代码、指标名称、性别分类（总计、男性、女性）、年份、观测值、数据来源和质量标志等详细信息。数据经过ILO标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 562 observations of tourism sector employment by sex and rural/urban areas (in thousands) across 21 African countries from 2009 to 2025. It is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database via API and filtered for African countries. The dataset includes one main indicator (EMP_TOUR_SEX_GEO_NB) and provides detailed information such as country codes, indicator names, sex disaggregation (total, male, female), year, observed values, data sources, and quality flags. The data is harmonized by ILO and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在非洲旅游业蓬勃发展、劳动力统计需求日益精细的背景下，该数据集依托国际劳工组织（ILO）的核心统计数据库ILOSTAT构建而成。数据直接通过ILOSTAT的REST API接口获取，并依据非洲ISO3国家代码进行精准筛选，确保了地理覆盖的针对性。ILOSTAT本身采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等原始微观数据进行严格的协调与整合，使得跨国的数据具有可比性。最终，该数据集汇集了21个非洲国家从2009年至2025年的共562条观测记录，涵盖了旅游业就业按性别及城乡划分的详细统计。

特点

该数据集的核心特点在于其精细化的多维分解能力，为用户提供了超越简单总量统计的深入洞察。数据不仅按性别（男性、女性、总计）进行拆解，还通过分类变量（如‘GEO_COV_NAT’）反映城乡或国家层面的地理覆盖差异，使得研究者能够剖析旅游业就业的结构性特征。每一条观测都附带详细的来源标记和质量状态标识，如‘暂定’或‘不可靠’，极大地提升了数据使用的透明度和审慎性。此外，其来源列的存在允许用户追溯至原始调查，为数据验证和深入分析提供了坚实的可靠性基础。

使用方法

该数据集被设计为与HuggingFace生态系统无缝集成，极大地简化了使用流程。用户可以通过`load_dataset()`函数一行代码即可将数据加载为标准的DataFrame格式，直接进行后续的探索性分析与建模。对于聚焦特定国别的分析，可通过`ref_area`列进行高效过滤；而针对时间序列预测任务，则可利用`indicator`和`time`列方便地筛选单一指标并按年份排序。更进一步的，用户可以利用`pivot_table`方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或跨国家的比较研究，充分满足了从单列分析到复杂计量建模的多样化需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT平台发布，并经Electric Sheep Africa重新封装，专注于非洲21个国家2009至2025年间旅游业就业的性别与城乡分布。旅游业作为非洲经济的关键支柱，其就业数据对于理解区域劳动力市场结构、性别平等水平及城市化进程具有不可替代的价值。核心研究问题围绕旅游业在不同性别与地理维度下的就业规模与趋势，旨在为政策制定者、经济学家及机器学习研究者提供标准化、机器可读的时序数据。该数据集通过整合多国劳动力调查与行政记录，推动了对非洲旅游业可持续发展的量化分析，同时为联合国可持续发展目标（SDG）中体面工作与经济增长指标的监测提供了基础支撑。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于非洲旅游业就业数据的碎片化与不完整性——多数国家缺乏统一的性别与城乡维度的统计体系，导致跨国比较与时间序列分析困难。构建过程中，挑战集中于多源异构数据的标准化：需对齐各国劳动力调查的定义、分类与抽样方法，处理因方法论修订（如break in series）导致的时序断点，并对不稳定的观测值（如标记为Unreliable的条目）进行质量控制。此外，562条观测仅覆盖21国，稀疏的地理与时间分布限制了模型泛化能力，如何在低数据密度下实现可靠的预测与归因分析成为关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了非洲21个国家2009至2025年间旅游业就业人口按性别与城乡区域划分的统计观测值，共计562条。在经典使用场景中，研究者常将其作为面板数据，追踪旅游业就业规模的时序演变轨迹，或通过性别与地域的交叉分类，剖析该行业中劳动力分布的性别鸿沟与空间极化现象。借助ILOSTAT对各国调查数据的清洗与规范化处理，该数据集可直接用于构建多国比较的回归模型，评估旅游业在非洲各国经济发展中的就业贡献度。

解决学术问题

该数据集为解决非洲旅游业就业的统计测度难题提供了标准化基础，使学术界能够突破此前因各国统计口径不一、数据缺失严重而难以开展横向对比的困境。基于这套高质量数据，研究者可以系统探究旅游业就业的性别差异根源、城乡劳动力流动规律以及政策干预效果。其意义在于填补了非洲大陆层面旅游业就业实证研究的空白，为后殖民时期的劳动经济学、性别研究与可持续发展目标（SDG 8与SDG 5）的量化评估提供了坚实的数据支柱。

衍生相关工作

围绕该数据集的相关经典工作主要见于劳动经济学与旅游发展学的交叉领域。部分研究基于此数据构建了面板回归模型，量化了旅游业发展对女性就业率的提升效应，并进一步分析了城乡差异对该效应的调节作用。另有学者将其与非洲各国GDP、性别平等指数等宏观经济变量融合，开展结构方程建模，揭示旅游业就业溢出效应的传导路径。该数据集还催生了若干时间序列预测研究，利用ARIMA或长短期记忆网络对旅游业未来就业趋势进行推演，为前瞻性政策制定提供参考。