electricsheepeurope/europe-ilo-emp-tour-sex-mts-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-marital-statu

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的欧洲旅游部门就业数据，具体指标为“按性别和婚姻状况划分的旅游部门就业人数（千）”。数据覆盖1个欧洲国家（英国），时间跨度为2009年至2025年，共153个观测值。数据集提供了详细的元信息，包括国家代码、数据来源、指标代码、性别和婚姻状况分类、观测年份和数值等。数据经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains employment data for the tourism sector in Europe from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Tourism sector employment by sex and marital status (thousands). It covers 1 European country (United Kingdom) from 2009 to 2025, with 153 observations. The dataset includes detailed metadata such as country codes, data sources, indicator codes, disaggregation by sex and marital status, observation years, and values. 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

该数据集源自ILOSTAT官方REST API，通过请求特定指标代码`EMP_TOUR_SEX_MTS_NB`获取原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT本身采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行标准化处理，确保跨国可比性。数据经Electric Sheep Europe流水线整合后，以Parquet格式封装并发布至HuggingFace平台，保留了来源标记（source.label）以支持数据溯源。

特点

数据集包含153条观测记录，覆盖英国2009年至2025年间旅游部门就业数据，按性别（总、男、女）及婚姻状况进行细分。核心指标为旅游业就业人数（单位：千），其独特之处在于提供了多维度分类变量（sex与classif1），允许研究者按性别和婚姻状况聚合分析。数据以年频发布，且ILOSTAT在多个来源存在时为每个国家-年份组合选择“最佳来源”，保障了数据质量。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库直接加载数据集，调用`load_dataset`函数即可获得Pandas DataFrame格式的数据。支持按国家筛选（如`df[df['ref_area'] == 'DEU']`）、按指标进行时间序列分析（如排序后绘制`obs_value`趋势），以及通过透视表构建国家×年份的矩阵。数据集列结构清晰，包含`ref_area`、`time`、`obs_value`及分类变量，便于直接进行回归、分类或时间序列预测任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2009年至2025年间编制，经Electric Sheep Europe于2025年重新打包为机器学习就绪格式，聚焦欧洲地区旅游业就业人口按性别与婚姻状况的细分数据。旅游业作为全球经济增长的重要引擎，其劳动力结构分析对制定包容性就业政策具有关键作用。数据集包含153条观测记录，覆盖英国单一国家，指标代码为EMP_TOUR_SEX_MTS_NB，以千人为单位量化就业人数。通过融合劳动力调查等多源行政记录，ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议定义统一数据标准，为该领域提供了权威且可追溯的基准资源。该数据集的发布填补了欧洲旅游业劳动者人口统计学细分数据的获取空白，促进了时间序列分析与跨区域比较研究的发展。

当前挑战

当前数据集面临的核心挑战在于其覆盖范围的显著局限性。领域问题层面，仅包含英国单一国家的观测数据，无法支撑欧洲多国间的横向对比分析，限制了研究者对区域旅游业就业模式的全局理解。构建过程中，数据整合面临多重难点：不同国家劳动力调查的问卷设计、统计口径与周期差异导致直接可比性降低；ILOSTAT虽通过‘最佳来源’选择策略进行调和，但仍存在省级层面细分数据的缺失；同时，婚姻状况、性别等维度的时间序列连续性受制于各国调查频率与指标更新节奏，部分年度的观测值可能因样本量不足而标注为临时或不可靠状态，影响模型预测的稳定性与泛化能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了欧洲地区旅游业就业人数按性别和婚姻状况的年度统计数据，覆盖2009至2025年，包含153条观测值，数据来源为国际劳工组织ILOSTAT权威数据库。其经典使用场景集中于旅游业劳动力市场的纵向比较分析，研究者可借此探究旅游业就业结构的性别差异与婚姻状况分布，或结合宏观经济指标评估旅游业对就业的贡献度。

衍生相关工作

该数据集衍生的相关工作包括时间序列预测模型构建，研究者利用其年度观测值训练线性回归或ARIMA模型，预测欧洲旅游业就业人数的短期波动。此外，结合其他ILOSTAT数据集，学者开发出性别平等指数或旅游业就业韧性评估框架，相关成果发表于《旅游管理》与《国际劳工评论》等期刊，推动了跨学科劳动研究的进展。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，欧盟旅游行业就业的性别与婚姻状况分层研究日益受到关注，该数据集为分析后疫情时代旅游劳动力市场的结构性变化提供了关键支撑。依托ILOSTAT权威统计，研究者可借助时间序列模型与面板数据回归，深入探究性别差异在旅游就业波动中的演变轨迹，以及婚姻状况对女性从业者职业稳定性的影响。结合欧洲绿色转型与数字化浪潮，该数据还催生了关于旅游从业者技能重塑与工作模式转型的前沿探索，为制定更具包容性的劳动力政策提供了实证基础。