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该数据集包含亚洲24个国家从2008年至2025年的旅游业就业数据，共有3,379个观测值，涵盖1个主要指标：按性别和经济活动划分的旅游业就业人数（千人）。数据来源于国际劳工组织（ILOSTAT）数据库，通过API提取并过滤为亚洲国家。数据集包含多个列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、经济分类、年份、观测值等，并提供了数据质量说明，例如年度频率、最佳来源选择以及分类列的非空条件。数据集旨在支持表格分类、回归和时间序列预测等任务，适用于研究亚洲旅游业劳动力市场趋势。This dataset contains 3,379 observations of tourism sector employment data across 24 Asia countries, spanning 2008 to 2025, covering 1 distinct indicator: Tourism sector employment by sex and economic activity (thousands). The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, extracted via API and filtered to Asia ISO3 country codes. It includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), economic activity classification, year, observed value, and more, with data quality notes on annual frequency, best source selection, and non-null conditions for disaggregation columns. The dataset is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, supporting research on labor market trends in Asias tourism sector.

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）的核心统计数据库ILOSTAT，通过其REST API直接抽取与旅游部门就业相关的指标数据。原始调查微数据依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，并在`source.label`列中标注数据来源，确保可追溯性。数据过滤至亚洲24个国家的ISO3国家代码，经Electric Sheep Asia团队重新打包为Parquet格式，形成结构统一、可直接加载的HuggingFace数据集。

特点

数据集包含3,379条观测记录，覆盖2008至2025年间的24个亚洲国家，聚焦于旅游部门就业人数这一核心指标。数据按性别（男性、女性、总计）和经济活动类别进行多维度细分，提供了丰富的分解维度。每条记录包含国家代码、来源、指标标签、观测值及状态标志，并附有方法论变更等注释信息，增强了数据的透明度和可用性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库以`load_dataset()`函数直接加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码过滤特定国家的数据，也可按指标对时间序列进行可视化探索。此外，通过透视表功能，可构建国家与年份的观测值矩阵，便于进行跨国家的时间序列比较和区域趋势分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建的ILOSTAT数据库提供，经Electric Sheep Asia于2025年重新打包发布，聚焦亚洲24个国家2008至2025年间旅游业就业人数（按性别和经济活动分类）的年度观测数据，共包含3379个样本。在旅游业对亚洲经济体贡献日益增强的背景下，精准量化旅游从业者的性别结构与经济部门分布成为劳动经济学与可持续发展研究的关键议题。该数据集依托ILO统一的劳动统计标准（ICLS定义），融合各国劳动力调查与行政记录，为跨国比较与时间序列分析提供了可靠基础，对评估旅游业在就业增长、性别平等及后疫情复苏中的作用具有重要学术与应用价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战涉及领域问题与构建过程两方面。在领域层面，旅游业就业统计常受制于季节性波动、非正规就业比例高及兼职模式多样等特性，导致观测值可靠性欠佳，数据集中以「不可靠」标记的状态标签正反映了此困境。在构建过程中，不同国家调查方法、经济分类体系及数据采集频率的差异构成显著的协调难题，ILO虽采用「最佳来源」策略筛选同一国家年份的多源数据，但部分序列因方法修订而产生断点（如标注「断裂：方法修订」），削弱了纵向比较的连贯性。此外，疫情扰动导致部分国家2020—2022年间数据缺失或显著异常，进一步加大了模型推断与政策制定的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与旅游研究交叉领域，该数据集常被用作构建亚洲国家旅游业就业规模的纵向面板数据基础。研究者可依据性别维度（男性、女性、总计）及经济活动分类，对24个亚洲经济体2008至2025年间旅游业从业人数进行跨年比较与趋势分析。其经典用法包括绘制单一国家的就业时序曲线、生成国家-年份观测值矩阵，以及运用分类或回归模型探究旅游业就业变动的结构性驱动因素，例如经济增长周期、国际游客流量或政策干预的影响。

实际应用

在实际应用层面，该数据为亚洲各国旅游部门及国际组织（如国际劳工组织）制定与评估就业政策提供了实证依据。政策制定者可借助数据识别出旅游业吸纳女性劳动力的波动规律，进而设计更具包容性的技能培训计划。此外，旅游企业可利用就业趋势数据优化人力资源配置，预测旺季用工需求；经济研究机构则能通过追踪旅游业就业对外部冲击（如疫情、地缘冲突）的响应，为区域经济韧性评估注入定量基础。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生出的经典工作主要集中在对旅游业就业性别差异的分解研究、旅游业就业与宏观经济变量的协整分析，以及基于机器学习方法的就业预测模型构建。部分学者以此数据为基础，拓展至东南亚与南亚次区域的比较案例研究，或将其与旅游卫星账户（TSA）中的其他指标融合，创建更全面的旅游经济影响评估框架。这些工作不仅深化了对亚洲旅游劳动力市场的理解，也为后续研究提供了可复现的方法论范式。