electricsheepasia/asia-ilo-emp-tour-sex-edu-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-education-tho

该数据集包含亚洲24个国家从2008年到2025年的旅游部门就业数据，按性别和教育程度细分，单位为千。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API直接获取并过滤到亚洲国家。数据集包含1个主要指标（EMP_TOUR_SEX_EDU_NB），总计1,923个观测值，覆盖了包括蒙古、泰国、越南等国家。数据模式包括国家代码、指标、年份、观测值等列，并提供了数据质量说明，如年度频率、ILO选择的最佳来源等。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，由Electric Sheep Asia重新打包发布，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains tourism sector employment data for 24 Asian countries from 2008 to 2025, disaggregated by sex and education, in thousands. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved directly via the REST API and filtered to Asian country codes. It includes one primary indicator (EMP_TOUR_SEX_EDU_NB) with a total of 1,923 observations, covering countries such as Mongolia, Thailand, and Vietnam. The schema includes columns like country code, indicator, year, observed value, and provides data quality notes, such as annual frequency and ILO-selected best sources. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, repackaged by Electric Sheep Asia and released under the CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Asia团队从国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT REST API直接抓取原始数据，并经过精心筛选与重组而成。具体而言，数据源为ILOSTAT指标EMP_TOUR_SEX_EDU_NB的API接口，通过过滤出亚洲地区ISO3国家代码的观测值，最终汇集了24个亚洲国家从2008年至2025年间旅游部门按性别与教育程度分类的就业数据，共计1,923条记录。ILOSTAT本身依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查微观数据进行标准化处理，而本数据集在此基础之上，进一步将数据整理为结构清晰的表格形式，并保留了数据来源的标记列以确保可追溯性，从而构建出一个即用型、机器学习就绪的数据资源。

使用方法

使用该数据集极为便捷，研究者可通过HuggingFace的`datasets`库一键加载。在Python环境中，只需执行`from datasets import load_dataset`并调用`load_dataset()`函数，即可将数据以Pandas DataFrame格式读取。随后，用户可以利用常规的数据操作技巧进行灵活分析，例如通过`ref_area`列筛选特定国家的数据，或按`time`列排序以绘制时间序列图。若要构建国家×年份的观测矩阵，可运用`pivot_table`方法进行重塑。该数据集预置了清晰的列模式与示例，降低了数据预处理的门槛，使研究者能够迅速聚焦于建模与洞察挖掘，无论是用于分类、回归还是时间序列预测任务，均能无缝对接。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Asia于2025年重新整理发布，聚焦亚洲24个国家2008至2025年间旅游业就业的性别与教育维度。作为全球劳动力统计的权威来源，ILOSTAT整合了各国劳动力调查、行政记录等多源数据，统一遵循国际劳工统计学家会议定义。该数据集覆盖1,923条观测，包含旅游行业从业人员按性别与教育程度分层的就业人数（单位：千），旨在揭示亚洲地区旅游业劳动力结构的动态变化。其系统化的分层字段为研究旅游业就业的性别差异、教育回报以及政策干预效果提供了量化基础，对劳动经济学、旅游管理及可持续发展目标的监测具有重要意义。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在三个方面。首先，从领域问题看，旅游业作为劳动密集型行业，其就业数据往往受季节性波动、非正规就业比例高以及各国统计口径差异的影响，准确刻画从业人员总量与结构分布极为困难。其次，在构建过程中，ILOSTAT需从多种来源（如劳动力调查、企业调查）中整合数据，面临不同国家抽样方法、问卷设计与时序一致性的协调问题，缺失值、观测状态标记（如“不可靠”）和序列断裂注释凸显了数据质量控制的复杂性。此外，仅提供年度频率限制了高频分析能力，而多源数据下“最佳来源”的选取规则虽保障了权威性，但也可能引入选择偏差，影响长周期比较的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于亚洲24个国家2008至2025年间旅游行业就业人数按性别与教育水平的统计分析，提供了1,923条观测记录。其最经典的使用场景在于支撑关于旅游经济与劳动力市场结构的跨学科研究，研究者可借助该数据对不同亚洲国家旅游从业者的性别构成与教育层次进行纵向与横向比较。通过结合ILOSTAT标准化指标，该数据集为分析旅游行业就业的动态趋势、性别差异以及教育投入对就业分布的影响提供了可靠的数据基础，成为劳动经济学、旅游管理和区域发展研究中的核心数据资源。

解决学术问题

在学术研究中，该数据集有效解决了旅游行业劳动力统计中数据分散、标准化程度低以及跨国比较困难等核心问题。它使研究者能够系统性地考察亚洲各国旅游就业在性别维度上的不平衡现象，以及教育水平对从业者结构的影响机制。通过提供多年份、多国别、细分性别的就业数据，该数据集助力探索教育投资如何助推旅游业高质量发展、女性在旅游就业中的参与度变化趋势，以及不同教育层次劳动力在旅游行业中的配置效率，为可持续发展目标（SDG）中的体面工作与经济增长议题提供了实证支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集对政府劳动部门、国际组织及旅游行业咨询机构具有重要价值。政策制定者可据此评估各国旅游就业的性别平等进展与教育适配程度，从而制定更具针对性的技能培训计划与就业促进政策。旅游企业亦可利用该数据进行人力资源规划与市场布局，识别不同国家中教育水平与性别构成带来的劳动力供给差异。此外，该数据集支持构建预测模型，帮助相关机构对亚洲旅游行业未来就业趋势进行量化预判，尤其在疫情后旅游复苏时期，其对劳动力供需调节的指导意义尤为显著。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区旅游业就业人口按性别与教育层次的量化分布，是ILOSTAT全球劳动统计体系在区域尺度上的精细化延伸。在旅游业疫后复苏与可持续就业议程备受瞩目的当下，研究者正借助此类高分辨率面板数据，探索性别平等与教育回报在服务业劳动力市场的动态关联，同时结合时间序列建模预测就业结构变迁。该数据集的发布为跨国的包容性增长评估、国际劳工组织体面工作目标（SDG 8）的实证监测提供了统一的、可复现的统计基础，尤其对东亚与东南亚新兴经济体的劳动力市场研究具有重要参考价值。