electricsheepeurope/europe-ilo-emp-tour-sex-oc2-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-occupation-is

该数据集包含欧洲旅游部门按性别和职业（国际标准职业分类ISCO 2级）划分的就业数据，单位为千。数据覆盖1个欧洲国家（英国），时间跨度为2009年至2025年，共1,805条观测记录，包含1个核心指标（EMP_TOUR_SEX_OC2_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过劳动力调查等权威渠道收集，并经过ILO的标准化处理，以确保一致性和可比性。数据集结构详细，包括国家代码、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年份、观测值及其状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以CC-BY-4.0许可证发布，由Electric Sheep Europe重新打包，便于机器学习使用。This dataset contains employment data for the tourism sector in Europe, disaggregated by sex and occupation (ISCO level 2), measured in thousands. It covers 1 European country (United Kingdom) from 2009 to 2025, with 1,805 observations and 1 key indicator (EMP_TOUR_SEX_OC2_NB). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, collected through authoritative channels such as labour force surveys, and harmonized by ILO for consistency and comparability. The dataset schema includes columns for country codes, indicator codes, sex classification (total, male, female), year, observed values, and status flags, making it suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It is released under the CC-BY-4.0 license and repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning readiness.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织（ILO）下属ILOSTAT数据库的REST API接口，通过请求特定指标代码“EMP_TOUR_SEX_OC2_NB”获取原始观测数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤，最终汇聚成涵盖1,805条记录、覆盖英国在2009至2025年间旅游行业就业状况的表格型数据。ILOSTAT本身基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国家劳动力调查微观数据进行统一协调处理，并在数据集中通过“source.label”字段标注数据来源，确保了数据的可追溯性与国际可比性。整个数据的提取、清洗与封装由Electric Sheep Europe完成，便于机器学习与统计分析直接调用。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的多维分类结构，不仅按性别（男性、女性、合计）对旅游行业就业人数进行拆解，还依据国际标准职业分类（ISCO-08）第二层级（即两位编码）提供职业细分视角，揭示了行业内部人力资本配置的异质性。数据集包含丰富的辅助标注信息，如观测状态标识（如“不可靠”标记）以警示数据质量，以及来源调查类型（如劳动力调查）的清晰记录，增强了数据使用的透明度。此外，尽管地理范围聚焦于英国单一国家，但长达17年（2009–2025）的年度时间跨度使其成为分析旅游就业长期演进趋势的理想素材。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace Datasets库中的`load_dataset()`函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame以便进行后续分析。典型用法包括：按性别或职业字段筛选特定子群体，利用时间列`time`和观测值列`obs_value`构建单指标时间序列图，或通过透视表操作将数据结构重塑为国家×年份的矩阵形式，便于跨国比较或面板数据建模。对于需要处理观测状态标记的用户，建议结合`obs_status`列过滤掉不可靠的记录，从而提高模型训练的鲁棒性。该数据集的设计兼容分类、回归及时间序列预测等多种下游任务，为旅游经济学与劳动力市场研究提供了便捷的起点。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT发布，并经Electric Sheep Europe重新打包，聚焦于欧洲旅游部门按性别和职业（ISCO二级）划分的就业人数。研究核心旨在提供权威、精细的劳动力统计指标，以支持旅游经济与劳动市场的跨学科分析。数据集覆盖2009至2025年，包含1805条观测值，仅涉及英国单一国家，但以高维度的性别和职业类别解构劳动者构成，为评估旅游业的就业结构、性别平等及职业流动性提供了关键数据支撑。作为ILO全球劳动统计体系的重要组成部分，该数据集对政策制定者、经济学家和社会学者在旅游可持续发展和体面劳动指标监测方面具有显著价值。

当前挑战

该数据集所面对的挑战集中体现在劳动统计领域的复杂性与构建过程的严谨性。在领域问题上，旅游部门就业统计需克服季节性波动、非正规就业占比高及职业分类匹配困难等固有难题，导致精确衡量不同性别与职业群体的就业状态极为困难，且单一国家样本限制了跨国比较与泛欧洲政策评估的能力。在构建过程中，ILOSTAT需统一各国劳动力调查的元数据标准，协调国际劳工统计学家会议（ICLS）定义与本国调查框架的差异，并对多重来源数据进行优择与标注，例如通过‘最佳来源’筛选及标记‘不可靠’状态编码来保证数据质量，这些步骤耗费大量人力与计算资源，且年度频率限制了短期动态、如季度或月度波动的捕捉能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲旅游业从业者按性别与职业分类的雇佣情况（基于ISCO-08第二层级编码），涵盖了2009至2025年间英国地区的1805条观测记录。经典使用场景包括时间序列分析，用以追踪旅游业就业结构的演变趋势；基于性别的分组对比，揭示男性与女性在不同职业类别中的分布差异；以及结合职业分类维度的回归建模，探索宏观经济变量对旅游细分领域劳动力市场的影响。数据集的年度频率和标准化指标使其特别适合于纵向面板数据研究。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集有效解决了欧洲旅游就业统计中因缺乏统一口径而导致的跨时间和跨地区比较难题。它支持研究人员定量分析旅游业就业的性别不平等现象（如女性在低技能岗位中的集中程度），以及职业结构随旅游淡旺季和外部冲击（如经济危机、疫情）的动态响应。数据集的高质量归因于ILO对多国调查数据的标准化处理，为劳动经济学、旅游管理及性别研究领域提供了可靠的基础证据。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作包括旅游就业预测模型的构建，如利用ARIMA或LSTM等时序模型预测特定职业类别的就业人数；以及性别职业隔离指数的测算，通过计算Duncan差异指数量化性别分布不均程度。此外，研究者常将其与ILOSTAT中的工资或失业率数据整合，构建旅游劳动力市场的综合评估框架，或与欧盟统计局（Eurostat）的旅游卫星账户进行交叉验证，以增强分析结果的稳健性。