electricsheepeurope/europe-ilo-emp-tour-sex-ste-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-status-in-emp

这是一个关于欧洲旅游部门就业的数据集，具体包含按性别和就业状况分类的就业人数（以千为单位）。数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖了1个欧洲国家（英国）从2009年至2025年的153个观测值。核心指标为EMP_TOUR_SEX_STE_NB，即旅游部门就业按性别和就业状况（千）。数据以表格形式呈现，包含列如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年份、观测值等，并提供了数据质量说明和使用示例。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，旨在为欧洲提供统一的、适用于机器学习的数据层。This dataset contains data on tourism sector employment in Europe, specifically disaggregated by sex and status in employment (in thousands). It is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database and includes 153 observations across 1 European country (United Kingdom) from 2009 to 2025. The key indicator is EMP_TOUR_SEX_STE_NB, which represents tourism sector employment by sex and status in employment (thousands). The data is presented in tabular format with columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, year, observed value, etc., and includes notes on data quality and usage examples. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe as part of a unified, ML-ready data layer for Europe.

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核心统计数据库，通过REST API接口直接拉取指标代码为EMP_TOUR_SEX_STE_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT对各国劳动力调查、住户收入调查等微观数据依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，确保跨国家与跨时间的一致性。数据集由Electric Sheep Europe团队重新封装，以Parquet格式发布，并附有标准化的数据集卡片，便于研究人员直接调用。

特点

数据集涵盖2009年至2025年间英国（GBR）的153条观测记录，聚焦旅游业就业人数按性别（总、男、女）及就业身份划分的年度数据。其核心指标唯一，但通过`sex`与`classif1`等维度实现细致的分类拆解，支持按性别或就业身份进行分层分析。数据来源可追溯至`source.label`列，标注了如劳动力调查等具体来源，确保透明性与可验证性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库直接调用`load_dataset()`函数加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家筛选、按指标绘制时间序列图，或通过数据透视表构建国家×年矩阵。数据以年频率发布，适用于旅游劳动力市场的时序建模、回归分析及分类任务。建议在使用时同时引用ILO原始数据与Electric Sheep Europe的重封装版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年发布，经Electric Sheep Europe重新封装，聚焦欧洲旅游业就业状况。旅游业作为全球经济增长的重要支柱，其就业数据的精细化分析对政策制定与产业规划具有关键意义。数据集涵盖2009至2025年间英国（GBR）的153条观测记录，核心指标为“按性别和就业状况分列的旅游业就业人数（单位：千）”，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，成为劳动经济学、旅游管理与区域发展研究领域的重要数据资源，尤其为性别平等与就业结构分析提供了支撑。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域问题层面：旅游业就业统计长期受限于分类标准不统一与数据可比性不足，不同国家间的调查方法差异可能导致指标口径偏差，影响跨国比较的可靠性。在构建过程中，数据需从ILOSTAT的REST API接口获取，并过滤至欧洲国家范围，但原始数据存在多源冲突（如同一国家年份存在多个调查来源），需依赖ILO的“最佳来源”选择机制进行权衡，增加了数据清洗与整合的复杂度。此外，数据仅覆盖英国单一国家，缺乏欧洲多国对比维度，且部分指标仅有年度频率，难以捕捉季节性就业波动，削弱了其在时间序列预测中的敏感性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了欧洲地区旅游业就业的性别与就业身份维度的年度观测数据，涵盖2009至2025年间单一国家的153条记录。其经典使用场景聚焦于时间序列分析与分类回归任务，研究者可借此追踪旅游业从业人数的长期演变态势，剖析女性与男性在不同就业身份（如自雇或受雇）下的分布规律。通过将性别与就业状态作为关键分类变量，该数据集为比较不同社会群体在旅游经济中的参与程度提供了量化基础，尤其适用于描述性统计、趋势分解以及基于年份的预测建模。此外，与ILOSTAT其他劳动指标相结合，可构建多维度面板数据，支撑跨部门、跨时期的比较研究，为理解欧洲旅游劳动力市场的结构性特征奠定数据基石。

解决学术问题

该数据集直面旅游经济学与劳动社会学领域的核心议题，即如何精确量化旅游业就业的性别差异与就业身份分化。传统研究中，因缺乏标准化、细颗粒度的官方统计，学者常难以剥离旅游业特有的就业模式（如季节性、非正规性）对性别不平等的影响。此数据集通过ILOSTAT统一口径下的性别与就业身份分解，解决了微观调查数据可比性差与宏观加总掩盖异质性的矛盾。其意义在于揭示旅游部门中女性是否更多集中于脆弱就业形态，以及自雇与受雇结构如何随经济周期波动。这些发现为评价国际劳工组织体面劳动目标在旅游业中的进展提供了实证依据，推动了劳动力市场性别平等理论与政策评估的深化。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列高质量研究与实践。ILO基于此类就业统计每年度发布全球与区域旅游就业报告，其中性别分解章节常引用本数据集作为关键数据源。在学术领域，学者利用面板数据构建计量模型，探究旅游业专业化与就业质量的非线性关系，发表于《旅游管理》与《国际旅游研究杂志》等权威期刊。此外，欧洲学者以此数据训练机器学习模型，预测不同情景下（如经济危机或疫情）的旅游就业弹性，开创了劳动经济学与计算社会科学交叉的新路径。相关工具包与可视化看板也已开源，例如整合该数据的Shiny应用允许用户交互式探索性别就业动态，大幅降低了数据复用的门槛。