electricsheepasia/asia-ilo-emp-tour-sex-ocu-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-occupation-th

该数据集包含亚洲24个国家的旅游部门就业数据，时间跨度为2008年至2025年，共有5,021个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过REST API获取并过滤至亚洲国家。数据集的核心指标是EMP_TOUR_SEX_OCU_NB，即旅游部门按性别和职业划分的就业人数（以千计）。数据包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、职业分类、观测年份、观测值、观测状态和相关注释等列。数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的亚洲旅游部门就业数据。This dataset contains tourism sector employment data for 24 Asian countries, spanning from 2008 to 2025, with 5,021 observations. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via the REST API and filtered to Asian countries. The key indicator is EMP_TOUR_SEX_OCU_NB, which represents tourism sector employment by sex and occupation in thousands. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), occupation classification, observation year, observed value, observation status, and related notes. It is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, providing ML-ready data on tourism sector employment in Asia for researchers and developers.

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）旗下ILOSTAT数据库的REST API，通过筛选亚洲地区ISO3国家代码的观测值构建而成。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调处理，并在source.label列中标注数据来源以保持可追溯性。数据由Electric Sheep Asia团队重新打包，以Parquet格式标准化发布，确保研究者可通过HuggingFace的load_dataset()接口快速调用。

使用方法

使用者可通过HuggingFace Datasets库以load_dataset()直接加载数据并转化为Pandas DataFrame进行深入分析。针对特定国家的时序分析，可依据ref_area字段进行筛选；对于单一指示变量的趋势探究，可按indicator排序并绘制obs_value随时间变化的曲线。此外，利用pivot_table方法可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于开展面板回归或跨区域对比研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年依托其核心劳动统计数据库ILOSTAT构建，经Electric Sheep Asia重新打包后发布于HuggingFace平台。它聚焦亚洲24国2008至2025年间旅游行业就业人数按性别与职业分类的统计数据，包含5021条观测值。旅游业是亚洲许多经济体的支柱产业，该数据集为研究劳动市场性别差异、职业结构变迁以及后疫情时代旅游业复苏提供了宝贵的时空连续数据，尤其对评估可持续发展和体面劳动目标中的性别平等指标具有关键支撑作用，在区域劳动经济与旅游政策研究领域产生了重要影响。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先来源于领域问题，即如何精准刻画旅游业就业在非正规经济中的隐性特征，因为许多旅游从业者（如小商贩、临时导游）未被传统调查覆盖。构建过程中的挑战包括数据异质性：各国劳动力调查的抽样设计、职业分类标准（如技能等级）和统计口径存在差异，ILOSTAT虽进行了协调，但断序列标记（如方法论修订）仍可能导致时序分析中的结构性断裂。此外，数据质量标注如观测值状态（可靠性标识）需要使用者仔细甄别，以避免对模型预测或回归分析产生误导。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与旅游可持续发展的交叉领域中，该数据集为研究者提供了亚洲24国2008至2025年间旅游行业就业的性别与职业维度分层数据，共逾五千条观测记录。经典使用场景聚焦于跨国面板回归分析与时间序列建模，学者常借助其精细的分组变量（如性别、职业层级）探究亚洲旅游就业的演进轨迹，或在ILO统一统计框架下评估不同国家旅游劳动市场的结构性变迁。

解决学术问题

该数据集系统性地回应了亚洲区域旅游就业研究中长期存在的跨国可比性缺失问题。通过提供经国际劳工组织标准化的性别与职业交叉分类数据，研究者得以精确量化性别就业差异在旅游部门的动态演变，并识别技能层级对就业吸纳能力的影响机制。其时间跨度覆盖金融危机后与疫情冲击期，为评估外生冲击对旅游劳动市场的异质性效应提供了稀缺的经验证据，有力推动了关于旅游就业韧性与包容性增长的实证讨论。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为政策制定者与国际组织提供了监测旅游部门体面劳动目标的量化工具。各国劳动部门可借助其性别维度数据评估旅游就业中的性别平等进展，优化针对女性从业者的职业培训与权益保障策略。区域发展机构亦可利用其中职业分类信息识别高技能岗位的分布缺口，引导教育投资与劳动力市场供需匹配，助力亚洲旅游产业向高质量与包容性方向转型。

数据集最近研究

最新研究方向

聚焦于亚洲旅游就业市场的性别与职业结构演变，该数据集依托国际劳工组织ILOSTAT的权威统计框架，覆盖24个亚洲经济体2008至2025年的时序观测，为探究后疫情时代旅游业复苏中的性别就业分化、职业技能错配及区域劳动力流动提供了稀缺的跨国面板证据。当前前沿研究正借力此类细粒度分类数据，结合机器学习中的时序预测与类别不平衡建模，剖析旅游业从业者在‘技能层级-性别-国家’三维交叉下的动态变迁，尤其关注女性在非正规就业与低技能岗位的集中趋势，以及数字化工具（如大语言模型辅助的数据清洗与异常检测）如何提升欠发达地区调查数据的可比性。该数据集的开源发布，实质推动了亚太地区可持续旅游目标（SDG 8.9）的量化评估，为政策制定者设计性别敏感的就业干预方案提供了可复现的数据基建。