electricsheepafrica/africa-ilo-emp-tour-sex-jbt-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-working-time

该数据集包含非洲21个国家从2009年到2025年的旅游业从业人员数据，共有636个观测值，覆盖1个核心指标：按性别和工作时间安排的旅游业就业（千人）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲国家代码。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、工作时间安排分类、观测年份、观测值（单位可能为千）以及数据状态标志等列。数据以年度频率发布，并经过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。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，以方便机器学习使用，遵循CC-BY-4.0许可证。This dataset contains 636 observations of tourism sector workers data across 21 African countries, spanning from 2009 to 2025, covering 1 distinct indicator: Tourism sector employment by sex and working time arrangement (thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to African country codes. It includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), working time arrangement classification, observation year, observed value (possibly in thousands), and data status flags. The data is published at annual frequency and harmonized by ILO standards, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa for machine learning readiness and is licensed under CC-BY-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，依托其REST API接口直接抽取指标代码为EMP_TOUR_SEX_JBT_NB的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。ILOSTAT通过整合各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等多元数据源，并遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的统一标准对微观数据进行协调与清洗，确保了数据的跨国可比性。Electric Sheep Africa团队进一步将原始数据重新封装为结构化Parquet格式，便于机器学习流水线直接调用。最终数据集涵盖21个非洲国家、2009至2025年间共636条观测记录。

特点

该数据集聚焦非洲旅游业就业领域，核心指标为按性别和工作时间安排划分的旅游业就业人数（单位：千）。数据具备多维解构能力，通过sex字段可区分总就业、男性与女性就业状况，classif1字段则揭示全职与兼职等工时安排差异。数据集还附带了详尽的来源标注（如劳动力调查类型）和观测状态标志（如数据可靠性评级），以及系列中断等注释信息，为数据质量评估提供了透明线索。此外，其时间跨度覆盖近二十年，既能支持断面分析，亦可开展时间序列建模与预测研究。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载，返回的Dataset对象可直接转换为pandas DataFrame进行深度分析。常用操作包括：按国家代码（ref_area）筛选特定国家数据，例如df[df['ref_area'] == 'KEN']；利用sort_values按时间排序后绘制特定指标的时间序列曲线；还可通过pivot_table构建国家×年份的矩阵面板数据，便于跨区域横向比较与计量分析。数据集同时支持分类、回归与时间序列预测等多种机器学习任务，适配从探索性统计分析到复杂建模的完整研究流程。

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，并由Electric Sheep Africa重新整理打包，专注于非洲21个国家的旅游业就业情况。核心研究问题在于揭示非洲大陆旅游业就业在性别与工作时间安排维度上的分布特征与动态变化，为理解非洲劳动力市场结构、评估旅游业对可持续发展的贡献提供量化基础。作为ILOSTAT全球劳动力统计体系的重要组成部分，该数据集填补了非洲地区旅游业就业精细分类数据的空白，对国际发展机构、区域经济研究者及政策制定者具有重要参考价值，尤其在推动体面工作目标（SDG 8）的监测与评估中发挥着关键作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于非洲旅游业就业数据长期存在的碎片化与不可比问题。由于非洲各国劳动力调查方法、统计口径及数据采集频率各异，跨国的系统性比较分析极为困难，该数据集通过ILOSTAT的标准化流程，将来自21个国家的636条观测值统一整合，有效克服了这一障碍。在构建过程中，主要挑战包括：处理多源数据间的衔接断裂与指标重构问题，如部分观测值因方法论修订而标记为序列中断；确保数据质量标注的透明性，需对不可靠值（如标记为'U'的观测状态）进行清晰说明；以及性别与工作时间等分类维度的协调统一，以保障跨国统计推断的有效性与稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了国际劳工组织（ILO）旗下ILOSTAT数据库中关于非洲21个国家2009至2025年间旅游业就业情况的636条观测记录，按性别与工作时间安排进行细分，以千人计。其经典使用场景在于为研究者提供一个结构化的面板数据源，便于开展跨国家、跨时间维度的旅游业劳动力市场分析。借助其清晰的维度设计——包括国家、年份、性别、工作时间类型以及观测值，研究者能够便捷地进行时间序列可视化、国家间对比以及数据透视操作，是探索非洲旅游业就业格局的基础性数据集。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、国家统计局和旅游规划部门提供了量化工具，用于监测旅游业就业的动态变化与劳动力结构调整。例如，政策制定者可依据分性别与分工作时间的数据，评估旅游业在创造全职与兼职就业机会方面的表现，并据此调整技能培训计划与劳动保障政策。非政府机构也可利用该数据识别就业质量薄弱的国家或时间段，设计更具针对性的援助项目。此外，旅游业企业可通过分析区域就业趋势，优化人力资源布局与市场进入策略。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作涵盖多个方向。在方法论层面，基于其面板结构衍生出使用时间序列预测模型（如ARIMA、Prophet）对非洲国家旅游业就业人数进行短期趋势推断的研究，以及运用聚类分析对国家进行分类的尝试。在应用层面，该数据常被整合进更广泛的非洲劳动力市场综合分析框架，与教育、城镇化等指标联动，探讨旅游业就业的影响因素。此外，ILOSTAT基于该数据发布的国家级报告与SDG体面劳动指标监测，也构成了该数据集的重要衍生知识产出，为后续研究者提供了可参考的分析范式和基准结果。