electricsheepafrica/africa-ilo-emp-tour-sex-mts-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-marital-statu

该数据集包含非洲24个国家从2009年至2025年的旅游部门就业统计数据，重点关注按性别和婚姻状况分类的就业人数（以千计）。数据集包含679个观测值，核心指标为“EMP_TOUR_SEX_MTS_NB”（旅游部门按性别和婚姻状况分类的就业人数）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤非洲国家代码。数据集结构包括国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、婚姻状况分类、观测值及数据来源注释等列。数据为年度频率，适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，以CC-BY-4.0许可发布，旨在为非洲提供机器学习就绪的数据层。This dataset contains tourism sector employment statistics for 24 African countries from 2009 to 2025, focusing on employment numbers (in thousands) disaggregated by sex and marital status. It includes 679 observations, with the core indicator being EMP_TOUR_SEX_MTS_NB (Tourism sector employment by sex and marital status). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for African country codes. The dataset schema includes columns for country codes, year, sex classification (total, male, female), marital status classification, observed values, and data source annotations. Data is annual frequency and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Repackaged by Electric Sheep Africa under CC-BY-4.0 license, it aims to provide a machine learning-ready data layer for Africa.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API接口直接获取原始指标数据，并筛选出非洲ISO 3166-1 alpha-3国家代码对应的记录。数据涵盖了24个非洲国家、2009至2025年间共679个观测值，聚焦于旅游业从业人员按性别与婚姻状况分类的就业人数（单位：千）。ILOSTAT遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行标准化处理，并在数据集中保留了源标签（source.label）以确保可追溯性。

特点

该数据集以面板数据结构呈现，包含国家代码、性别分类（总、男、女）、婚姻状况分类、时间年份及观测值等关键字段。其核心特点在于将性别与婚姻状况作为交叉分类维度，提供了3种性别类别与相关婚姻状态组合的细粒度就业数据，便于分析非洲旅游业的劳动力结构特征。此外，数据质量标记（obs_status）和注释字段（note_indicator.label）详细说明了数据中的序列中断、方法变更等异常情况，增强了使用的透明性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型操作包括按国家筛选（如df[df['ref_area']=='KEN']）、按指示代码排序绘制时间序列折线图，或利用pivot_table方法构建以年份为行、国家为列的观测值矩阵。数据集适用于表格分类、回归及时间序列预测任务，尤其适合开展旅游业就业趋势对比、性别差异分析等研究场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）下属的ILOSTAT数据库于2025年整理发布，经Electric Sheep Africa团队重新封装，聚焦非洲地区旅游业就业人口的性别与婚姻状况分布。核心研究问题在于揭示非洲24国2009至2025年间旅游业劳动力市场的结构性特征，涵盖性别差异与家庭角色对就业参与的影响。作为ILOSTAT全球劳动统计体系的重要分支，该数据集填补了非洲区域旅游业精细化劳动力数据的空白，为政策制定者、经济学家及可持续发展研究者提供了跨时空的可比性基准，有力推动了区域劳动市场性别平等议题的量化分析。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两方面。领域问题方面，旅游业作为非洲经济支柱之一，其劳动力数据长期受限于统计口径不一、时效性滞后及性别细分数据缺失，难以支撑精准的就业政策评估。构建过程中，需整合24国不同来源的劳动力调查、行政记录等多源异构数据，协调ILO定义与国际标准，处理年度频率与非连续观测值，并应对数据标注中的断点标记、来源质量差异等质量管控难题，确保跨国家与跨时间序列的可比性与可靠性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库中关于非洲24个国家、自2009年至2025年间旅游业就业人口的详细数据，并以性别和婚姻状况为维度进行细致划分。在学术研究与政策分析中，它最经典的用途是作为面板数据，用于构建时间序列模型与回归分析，探究非洲各国旅游业就业的动态演变规律。研究者可通过‘obs_value’这一核心指标，在控制性别与婚姻状态分组的条件下，精准刻画不同国家旅游业劳动力市场的规模变化，为后续的计量经济学分析提供坚实的数据基础。

衍生相关工作

围绕这一权威数据集，已衍生出多项富有影响力的支撑性工作。ILO官方的《非洲旅游业就业报告》系列便以此为核心数据源，结合经济卫星账户（TSA）框架，定期发布区域劳动力市场趋势。在学术界，基于此面板数据的延伸研究包括：利用固定效应模型分析汇率波动对旅游就业的传导机制，以及应用机器学习方法预测后疫情时代的就业复苏路径。此外，Electric Sheep Africa团队对其进行的清洁化与标准化重封装，使得数据能以Parquet格式与HuggingFace生态无缝对接，极大降低了非洲经济学研究者复现实验的技术门槛。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲旅游业就业的性别与婚姻状况交叉分析，为劳动经济学、性别平等及可持续旅游发展领域的前沿研究提供了关键数据支撑。结合ILOSTAT的权威统计，当前研究热点包括利用时间序列模型预测旅游业就业波动，评估性别差异对就业结构的影响，以及探讨婚姻状况如何调节女性在旅游业的参与度。数据集覆盖2009至2025年的24个非洲国家，有助于分析疫情后旅游业复苏中的劳动市场动态，推动相关政策制定与联合国可持续发展目标（SDG 8和SDG 5）的本地化实践。