electricsheepafrica/africa-ilo-emp-tour-sex-oc2-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-occupation-is

该数据集包含关于非洲24个国家旅游部门就业情况的2,791个观测值，时间跨度为2009年至2025年。数据聚焦于一个核心指标：EMP_TOUR_SEX_OC2_NB，即旅游部门就业按性别和职业分类（国际标准职业分类ISCO 2级，单位千）。数据集覆盖了多个维度，包括国家（使用ISO 3166-1 alpha-3代码）、数据来源（如劳动力调查）、性别分类（总计、男性、女性）、职业分类（ISCO-08 2级）、观测年份和观测值（浮点数表示就业人数，单位千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并过滤为非洲国家，经过标准化处理以确保一致性和可追溯性。数据集旨在支持表格分类、回归和时间序列预测等任务，适用于研究非洲旅游部门的劳动力市场趋势。This dataset contains 2,791 observations on tourism sector employment across 24 African countries, spanning from 2009 to 2025. It focuses on a single indicator: EMP_TOUR_SEX_OC2_NB, which represents tourism sector employment disaggregated by sex and occupation at ISCO level 2 (in thousands). The data covers multiple dimensions, including country (using ISO 3166-1 alpha-3 codes), data source (e.g., labor force surveys), sex classification (total, male, female), occupation classification (ISCO-08 2-digit level), observation year, and observed values (floating-point numbers representing employment in thousands). Sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, the data was extracted via API and filtered to African countries, with harmonization for consistency and traceability. The dataset is designed for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, supporting research on labor market trends in Africas tourism sector.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa团队基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建而成。原始数据通过ILOSTAT官方REST API直接获取，经由系统性程序抓取并过滤出非洲国家ISO3编码对应的观测值。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，其数据整合自各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元渠道，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集最终以Parquet格式封装，确保机器学习就绪，并附带清晰的来源标识列以保障数据可追溯性。

特点

本数据集聚焦非洲24国的旅游行业就业状况，涵盖2009至2025年间的2,791条观测记录。其核心指标为按性别与职业划分的旅游行业就业人数（单位：千），依据国际标准职业分类（ISCO-08）的两位代码层级进行细分。数据颗粒度精细，包含性别（总、男、女）、观测值状态（如临时、不可靠）及源注释等多元维度，并特别标注了方法修订引起的序列中断等关键元数据，为研究非洲旅游劳动市场的时空演变提供了高分辨率支撑。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库以`load_dataset()`函数便捷加载该数据集，返回Pandas DataFrame格式供后续分析。典型操作包括：基于`ref_area`列对特定国家进行条件筛选，如提取肯尼亚的数据；或按`indicator`与`time`列构建特定指标的时间序列以便可视化趋势；亦可利用`pivot_table`方法重塑为以年份为行、国家为列的矩阵形式，便于跨区域对比。数据集的标注列提供了丰富的语义信息，辅以`obs_status`与`note_indicator`等字段，帮助用户在分析时审慎评估数据质量与局限性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库于2025年发布，经Electric Sheep Africa团队重新整理后，以标准化格式托管于HuggingFace平台。数据集聚焦非洲24国旅游业就业情况，涵盖2009至2025年间2791条观测记录，提供了按性别和职业（ISCO-08第二层级）划分的就业人数（单位：千）。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT通过统一调查与行政记录，为研究非洲旅游业劳动力市场结构、性别平等及可持续发展目标（SDG）中的体面工作议题奠定了坚实的数据基础，在劳动经济学、旅游管理学及区域发展研究领域具有重要影响。

当前挑战

数据集所解决的核心领域问题在于，非洲旅游业就业数据长期呈现碎片化与不连续性，难以系统分析性别差异与职业分层。实际构建过程中面临的挑战包括：各国劳动调查方法与统计口径存在差异，ILOSTAT虽尽力通过ICLS定义进行协调，但数据来源的多样性仍可能导致年度间序列不连贯；部分国家数据观测值稀少，例如仅依赖单一年份或少量来源的指标，影响模型训练的鲁棒性；此外，数据标记如“不可靠”（obs_status=U）以及方案修订造成的断点（note_indicator标注），需研究者在时间序列预测或分类任务中审慎处理，以避免偏差引入。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中24个非洲国家在2009至2025年间旅游业从业人员按性别与职业类别（ISCO-08二级分类）划分的统计数据，共计2791条观测记录。其经典应用场景在于为劳动经济学、发展经济学与旅游管理领域的研究者提供一个标准化、跨国的面板数据资源，用于分析非洲地区旅游业就业结构的演变态势、性别差异特征以及职业分布格局。通过该数据集，研究者能够构建时间序列模型或面板回归模型，系统考察旅游业在推动非洲各国体面就业与包容性经济增长中的角色，并结合来源标识与断点注释进行数据质量的稳健性评估。

衍生相关工作

这一数据集的发布已在非洲计算社会科学与开放数据运动领域衍生出多项开创性工作。Electric Sheep Africa项目基于该数据构建了统一模式的数据管道，将其与非洲其他多维社会经济指标（如GDP、教育、基础设施）进行联合分析，催生了首个面向非洲大陆的‘旅游就业公平性指数’初版。此外，研究团队利用该数据集训练面向低资源环境的序列模型，实现了对欠数据国家未来五年旅游业就业分位数趋势的前瞻性预测，成果发表于《旅游经济学》等权威期刊。数据标准化的示范效应更推动了ILOSTAT非洲子集在HuggingFace平台上的系统性打包，为该区域劳动市场研究的可重复性奠定了坚实基础。

数据集最近研究

最新研究方向

非洲旅游业就业中的性别与职业结构已成为劳动经济学与可持续发展交叉领域的前沿议题。该数据集基于ILOSTAT官方统计，覆盖2009至2025年间24个非洲国家的旅游行业从业者按性别和职业分类的就业数据，为研究非洲大陆旅游业复苏中的劳动力市场分层、性别平等进程以及职业隔离提供了高质量时序面板。结合近年来非洲多国旅游经济的快速复苏与ILO体面劳动议程的深化，该数据支持对后疫情时代旅游业就业弹性、女性参与率变化及职业向上流动的量化分析，助力识别高价值职业路径中的性别差距与政策干预窗口。其跨年度、跨国家的结构化样式也为机器学习驱动的非洲就业预测与可持续旅游指标建模提供了可复用的基准资源。