electricsheepeurope/europe-ilo-emp-tour-sex-cbr-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-place-of-birt

该数据集包含欧洲旅游部门就业数据，具体指标为“按性别和出生地划分的旅游部门就业人数（千）”。数据集涵盖1个欧洲国家（英国），时间跨度为2018年至2025年，共72个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过处理，以表格形式存储，包括国家代码、指标、性别分类、时间、观测值等列。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains tourism sector employment data for Europe, specifically the indicator Tourism sector employment by sex and place of birth (thousands). It covers 1 European country (United Kingdom), spanning the years 2018 to 2025, with 72 observations. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and processed, presented in tabular format with columns such as country code, indicator, sex classification, time, observed value, etc. The dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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数据库，通过REST API直接抽取与欧洲旅游行业就业相关的核心指标——‘按性别和出生地划分的旅游行业就业人数（千人）’。数据经Electric Sheep Europe团队重包装，过滤至欧洲ISO3国家代码范围，并对原始调查微观数据依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化对齐。最终形成包含72条观测记录、涵盖2018至2025年间、英国单一欧洲国家的格式化表格数据集，每条记录均标注数据来源以保障可溯源性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()方法一键加载数据，并直接转化为Pandas DataFrame进行后续操作。数据支持按国别筛选（如过滤英国子集）、按指示符做时间序列可视化，以及通过pivot_table构建国家×年份的矩阵表格。借助自带的sex与classif1等分类字段，研究者能轻松构建按性别或出生地分组的统计模型与回归分析，适配表格分类、回归及时间序列预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，经Electric Sheep Europe于2025年重新封装并发布在HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于欧洲旅游业的就业结构，尤其关注性别与出生地两个维度对从业者分布的影响。旅游业作为全球经济的重要支柱之一，其劳动力构成直接关联到区域经济政策与可持续发展目标。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威数据库，通过整合多国劳动力调查数据，为跨时段、跨区域的比较分析提供了坚实基础。该数据集虽然仅涵盖英国一国，但时间跨度从2018年至2025年，共计72个观测值，为分析后疫情时代旅游就业的恢复轨迹与结构性变化提供了珍贵的时序数据，对劳动经济学、旅游管理及政策评估领域具有重要的基准参考价值。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要源于两个层面。在领域问题层面，旅游业就业统计的准确性长期受制于季节性波动、非正规就业比例高以及跨国劳动力流动复杂等因素，导致数据对实际从业者规模的反映存在偏差，尤其是性别与出生地交叉维度下的分析极易受到样本量不足的制约。在构建过程中，数据来源于ILOSTAT的REST API，但原始调查本身的时效性与可比性问题尤为突出——不同国家的劳动力调查频率与定义标准存在差异，且ILO在整合数据时需从多源中选择‘最佳来源’，这种选择过程可能引入系统性偏差。此外，该数据集仅收录年度数据，无法捕捉短期趋势，且样本仅覆盖英国，限制了其结论在欧洲尺度的泛化能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲地区旅游业就业的性别与出生地分布，包含2018至2025年间英国72条年度观测记录，核心指标为旅游业从业人数（千人为单位）。其经典使用场景包括跨国别与跨时间维度的旅游业劳动力结构分析，通过按性别（总、男、女）与出生地分类的细粒度视图，研究人员可构建面板数据模型，追踪旅游业就业的动态演变趋势。例如，可借助时间序列回归方法揭示特定国家旅游业对移民劳动力的依赖程度，或通过性别维度剖析该行业就业中的性别均衡状况，为劳动经济学与旅游经济学的交叉研究提供数据基石。

解决学术问题

该数据集有效回应了旅游经济学中关于劳动力市场异质性的若干关键学术问题。首先，它打破了以往研究因缺乏细粒度分类数据而难以区分本国出生与外国出生劳动力在旅游业就业贡献的困境，为探究移民劳动力在低技能服务业岗位中的角色提供了量化依据。其次，通过性别与出生地的联合拆分，研究者得以考察旅游业就业中的交叉性不平等——例如女性移民相较于本地男性在职位稳定性与收入上的差异。这些分析对于理解全球化背景下欧洲旅游业劳动力再配置机制、评估包容性增长政策效果具有重要学术价值，也为联合国可持续发展目标中体面工作指标（SDG 8）的监测提供了实证支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集可为欧洲各国旅游部门与劳动政策制定机构提供决策参考。通过分析性别与出生地维度下旅游业就业人数的年度波动，政策制定者能够精准识别受季节性劳工短缺冲击最严重的细分群体，并据此优化签证配额或职业培训计划。例如，当数据显示外国出生女性从业者占比显著下降时，可启动针对性技能提升项目以增强劳动力韧性。此外，数据集还支持商业咨询机构构建旅游业就业预测模型，结合宏观经济变量（如GDP增长率、游客入境量）展望未来岗位供需缺口，帮助酒店、餐饮等关联企业制定人力储备策略。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲旅游业就业结构在性别与出生地维度上的精细化刻画，与国际劳工组织（ILO）推动的体面劳动与可持续发展目标（SDGs）紧密呼应。当前研究前沿正沿两条脉络展开：一是利用时序数据构建预测模型，探索旅游就业的季节性波动与劳动力市场韧性，为后疫情时代欧洲旅游业的复苏制定精准政策；二是通过性别与出生地的交叉分析，揭示移民劳工与本地女性在旅游就业中的边缘化问题，促进包容性增长。该数据集作为ILOSTAT标准化数据体系的一部分，其结构化、可复现的格式为机器学习驱动的劳动经济学研究提供了可靠基础，尤其在欧洲一体化背景下，有助于打破统计口径差异，实现跨国比较与动态监测。