electricsheepafrica/africa-ilo-emp-tour-sex-eco-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-economic-acti

该数据集包含非洲24个国家从2009年至2025年的旅游业就业数据，具体指标为“按性别和经济活动划分的旅游业就业人数（千人数）”。数据集共有1,773个观测值，来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，并通过API提取后由Electric Sheep Africa重新打包。数据以表格形式组织，包括国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、经济活动和观测值等列，适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等机器学习任务。数据覆盖了埃及、赞比亚、安哥拉等多个非洲国家，并提供了数据来源和质量说明，如观测状态标志和分类注释。This dataset contains tourism sector employment data for 24 African countries from 2009 to 2025, with the indicator Tourism sector employment by sex and economic activity (thousands). It includes 1,773 observations sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, repackaged by Electric Sheep Africa via API extraction. The data is structured in tabular format with columns such as country code, year, sex disaggregation (total, male, female), economic activity, and observed values, suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Coverage includes countries like Egypt, Zambia, and Angola, with details on data sources, quality flags, and classification notes provided.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，通过其REST API直接提取指标EMP_TOUR_SEX_ECO_NB的数据，并筛选出非洲地区ISO3国家代码的相关观测值。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等原始微观数据进行统一协调处理，并在source.label列标注数据来源以确保可追溯性。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，以Parquet格式发布，共计包含1,773条观测记录。

特点

数据集覆盖2009年至2025年间24个非洲国家的旅游部门就业数据，按性别（总、男、女）和经济活动进行分类，并提供唯一指标——旅游部门就业人数（千计）。数据以年度频率呈现，并包含观测状态标记（如临时、不可靠）及详细的附注信息（如方法修订、来源注释），便于用户评估数据质量。此外，数据集保留了ILOSTAT的原始架构，包含丰富的元数据列，如国家代码、来源标签、分类变量等，支持多维度分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续操作。例如，可依据ref_area列筛选特定国家（如肯尼亚）的数据，亦可基于indicator列聚焦于旅游部门就业指标，按时间排序后绘制序列图。此外，用户可利用pivot_table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时间序列建模。数据集适用于表格分类、回归及时间序列预测等任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Africa重新整理并托管于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于非洲大陆旅游业的就业结构，涵盖24个非洲国家2009至2025年间按性别和经济活动划分的旅游部门就业数据，包含1773条观测记录。该数据集源自ILOSTAT数据库——全球劳动统计领域最具权威性的来源之一，为分析非洲旅游业对性别平等、经济贡献及可持续发展目标（SDGs）的影响提供了标准化、多维度的时间序列数据。作为首个专门针对非洲旅游就业的公开数据集，它在劳动经济学、旅游管理及发展政策研究中具有重要基础性价值，填补了该区域细粒度就业数据的空白。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先在于解决非洲旅游业就业数据长期缺失的领域问题：以往研究多依赖宏观估算，缺乏按性别、经济活动分类的一致性数据，难以精准评估政策效果。构建过程中，ILO需协调各国以不同频率和标准采集的劳动调查数据，通过国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，但数据质量标注（如“不可靠”“方法修订”）揭示了跨国家数据可比性这一持久难题。此外，部分观测值对应年份缺失、各国家观测数量不均衡（如埃及243条与斯威士兰36条），以及仅包含年度而非季度或月度高频数据，限制了模型在精细化时间序列预测与跨区域比较分析中的性能表现。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲24个国家2009至2025年间旅游业就业人口按性别与经济活动划分的统计观测，共计1773条记录。在学术与政策研究领域，其经典使用场景包括对非洲区域旅游业劳动力市场的纵向剖析，研究者可借助时间序列数据追踪各国旅游业就业规模的演变轨迹，识别性别参与度的差异与收敛趋势，并结合经济活动的分类探讨不同产业分支对就业的吸纳能力。数据集的年度频次与多国覆盖特性使其尤为适合开展面板数据分析，揭示旅游业就业在宏观经济周期、突发事件（如疫情或地缘冲突）冲击下的弹性与脆弱性，从而为区域劳动力市场的结构性转型提供实证基底。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、非洲各国劳工部门及旅游发展规划机构提供了数据驱动的决策支撑。通过与性别、经济活动等维度的交叉分析，政策制定者可精准识别旅游业中女性从业者的参与瓶颈，进而设计兼具包容性与可持续性的就业促进项目。数据集的时间跨度覆盖了非洲多数国家旅游业的复苏与转型阶段，有助于评估特定政策（如签证便利化或技能培训计划）对就业总量的边际贡献。此外，民间研究机构可借助该数据构建就业预警指标体系，为投资者与多边开发银行评估旅游基础设施项目的潜在社会回报提供量化依据。

衍生相关工作

该数据集所衍生的经典工作主要围绕非洲旅游业就业的跨国比较、时序建模与性别差异归因三大方向展开。基于面板数据结构，诸多研究构建了固定效应或随机效应模型，量化旅游业就业对GDP增长、国际游客到达量及汇率波动的弹性系数；另有一些工作借助时间序列分解方法（如STL或X-13ARIMA-SEATS）剥离季节性成分与长期趋势。性别维度的引入则催生了一批关注就业质量与职业隔离现象的实证文献，研究者运用Mincer方程或Oaxaca-Blinder分解技术，剖析性别间工资差距与岗位分布不均的结构性根源。近年来，随着机器学习方法的广泛应用，部分学者尝试利用梯度提升或长短期记忆网络对该数据集进行就业规模预测，并与传统计量模型的效果展开比较。