electricsheepasia/asia-ilo-emp-tour-sex-mts-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-marital-statu

该数据集包含亚洲21个国家从2009年到2025年的旅游部门就业数据，按性别和婚姻状况细分，数据单位为千。它涵盖了1,120个观测值，基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为亚洲国家。数据包括一个核心指标（EMP_TOUR_SEX_MTS_NB），涉及国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、婚姻状况分类等维度，并包含数据来源、观测状态和注释信息。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，主要用于劳动统计和旅游部门就业分析。This dataset contains tourism sector employment data for 21 Asian countries from 2009 to 2025, disaggregated by sex and marital status, with values in thousands. It includes 1,120 observations, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database via API and filtered to Asian countries. The data features one core indicator (EMP_TOUR_SEX_MTS_NB) and covers dimensions such as country codes, years, sex classification (total, male, female), marital status classification, along with source information, observation status, and notes. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, primarily used for labor statistics and tourism sector employment analysis.

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统计数据库，通过调用其REST API接口，针对指标代码'EMP_TOUR_SEX_MTS_NB'提取原始数据，并进一步筛选出覆盖亚洲地区的21个国家。ILOSTAT依据国际劳工统计学家大会（ICLS）的定义标准，对各国劳动力调查、住户收入调查等微观数据进行统一协调处理，确保跨国家、跨年份数据的可比性与一致性。最终数据集共包含1,120条观测记录，时间跨度从2009年至2025年，以Parquet格式封装并通过HuggingFace Datasets库发布。

特点

该数据集聚焦于亚洲地区旅游业就业人口，按性别（男性、女性、总计）与婚姻状况进行双重维度拆解，提供精细化的劳动力结构分析视角。其核心指标为'旅游行业就业人数（千计）'，覆盖蒙古、越南、泰国等21个亚洲国家，数据频率为年度。每条记录均附有数据来源标签（如劳动力调查）、观测状态标记（如不可靠、临时性）以及方法论变更注释，便于研究者评估数据质量与进行溯源分析。

使用方法

使用者可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载全部数据，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型操作包括按国家代码筛选特定国家的时间序列数据、按指标排序后绘制趋势图，或利用pivot_table将数据重塑为国家×年份的矩阵形式以进行面板数据分析。数据集的Schema清晰，包含ref_area、time、obs_value等关键字段，支持直接开展回归分析、分类任务或时间序列预测建模。

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（ILOSTAT）于2025年发布，经Electric Sheep Asia重新打包，旨在为亚洲21个国家的旅游业就业结构提供精细化、标准化的统计资料。核心研究问题聚焦于旅游业从业者按性别与婚姻状况的分布特征，覆盖2009至2025年间的1,120条观测数据，为区域旅游劳动力市场、性别平等及婚姻状态对就业影响的研究奠定了数据基础。作为ILO全球劳动统计数据库的组成部分，该数据集广泛应用于可持续发展目标（SDG）进程中体面工作指标的监测，对推动亚洲旅游经济与劳动政策的实证研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先在于所解决的领域问题：旅游业作为劳动密集型行业，其就业数据常因季节性、临时性与非正规就业比例高而难以准确统计，亟需通过性别与婚姻状况的分层信息揭示劳动力市场中的结构性不平等。构建过程中，数据整合面临多国调查体系差异、时间序列中断（如方法论修订引发的数据断点）以及来源标注的复杂性，部分观测状态被标记为不可靠（obs_status: U），增加了数据清洗与一致性维护的难度。此外，年度数据频率未能反映季度或月度波动，限制了高精度时间序列预测模型的应用潜力。

常用场景

经典使用场景

该数据集广泛应用于亚洲旅游业就业结构的时空分析，研究者可借助其中包含的性别、婚姻状况等人口学特征，构建面板数据回归模型或时间序列预测模型。例如，通过过滤特定国家（如印度尼西亚）的数据，可追踪其旅游业就业人数的年度波动趋势；而将数据重塑为国家×年份矩阵，则能横向比较不同亚洲经济体在旅游业劳动力吸纳能力上的异同。这种多维度、跨时长的数据结构，为探索旅游业就业弹性、性别就业差异及其演化规律提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了旅游经济学与劳动经济学中关于行业就业结构分化的核心议题。它使学者能够量化亚洲各国旅游业就业随时间变化的趋势，并分析性别与婚姻状况如何影响该行业的劳动力参与模式。凭借ILOSTAT的统一调查口径，研究者可克服跨国数据不可比的长久障碍，深入探讨旅游业的就业稳定性、韧性及与宏观经济周期的关联，进而为可持续旅游与体面劳动的国际政策评估提供实证支持。

衍生相关工作

该数据集的衍生工作主要集中于区域旅游劳动力市场的比较研究与预测建模。一方面，以Electric Sheep Asia为代表的团队对原始ILOSTAT数据进行了清洗、标准化与打包，使得研究者能通过Python的`load_dataset()`接口快速调用，大幅降低了数据预处理门槛。另一方面，基于该数据已有学者开展亚洲国家旅游业就业的聚类分析、分位数回归及综合预测模型研究，探讨不同国家在性别就业平等与行业增长间的平衡路径，推动了旅游劳动统计的可复现性发展。