electricsheepeurope/europe-ilo-emp-tour-sex-edu-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-education-tho

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的旅游部门就业数据，具体指标为按性别和教育程度划分的旅游部门就业人数（以千计）。数据集覆盖1个欧洲国家（英国，ISO代码GBR），时间跨度为2009年至2025年，共306个观测值。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过ILO的ICLS定义统一处理，确保统计一致性。数据集包括多个维度：国家信息、数据来源（如劳动力调查）、指标代码和标签、性别分类（总计、男性、女性）、教育程度分类（总计）、观测年份、观测数值（以千计的单位）以及数据状态标志（如不可靠）。数据为年度频率，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，以Parquet格式提供，便于机器学习使用。This dataset contains tourism sector employment data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Tourism sector employment by sex and education (thousands). It covers 1 European country (United Kingdom, ISO code GBR) from 2009 to 2025, with 306 observations. Data is sourced via the ILOSTAT REST API and harmonized using ILOs ICLS definitions for statistical consistency. The dataset includes dimensions such as country information, data source (e.g., Labour Force Survey), indicator codes and labels, sex disaggregation (total, male, female), education classification (total), observation year, observed values (in thousands), and data status flags (e.g., unreliable). Data is annual frequency and suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Repackaged by Electric Sheep Europe in Parquet format for machine learning readiness.

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）旗下的ILOSTAT统计数据库，聚焦于欧洲地区旅游业就业人口按性别与教育程度划分的详细数据。构建过程通过调用ILOSTAT提供的REST API接口，直接获取指标代码为EMP_TOUR_SEX_EDU_NB的原始观测值，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域筛选。随后，数据集经由Electric Sheep Europe团队进行标准化处理与重新封装，以统一的表格化格式呈现，确保数据来源可追溯，并附带了原始调查微数据来源的标注信息，便于使用者核实数据质量。

使用方法

使用该数据集极为便捷，研究人员可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset函数直接加载，并轻松转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用场景包括：按国家筛选出特定区域的子集，针对单一指标按时间序列绘制趋势图以观察就业变化，或利用透视表功能构建国家与年份的矩阵视图，便于横向对比与面板数据分析。数据集的字段设计完整，涵盖了地域、指标、分类维度及观测值等关键信息，适合用于时间序列预测、分类与回归等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT数据库发布，后经Electric Sheep Europe重新封装并托管于HuggingFace平台。核心研究问题聚焦于欧洲地区旅游业就业人口在性别与教育维度上的结构性分布，旨在为劳动经济学、旅游政策评估及可持续发展目标（SDG）中的体面劳动指标提供量化依据。数据集包含2009至2025年间英国（GBR）的306条观测记录，是少数聚焦于旅游部门就业细分的高质量时间序列数据之一。其发布填补了欧洲层面按性别与教育程度交叉分类的旅游就业数据的空白，为研究者分析欧洲旅游业的劳动力构成演变、性别平等状况及教育回报率等关键议题提供了可靠的数据基石，对区域劳动政策制定和学术研究具有显著影响力。

当前挑战

数据集在领域问题与构建过程中面临双重挑战。领域层面，全球旅游业受经济周期、季节性波动及突发危机（如疫情）影响显著，导致就业数据呈现高度不稳定性；同时，旅游部门边界模糊（如与餐饮、交通行业交叉），使得准确分离并统计旅游从业者成为难题。构建过程中，ILOSTAT需从多国劳动力调查、行政记录等异构数据源中整合信息，面临来源标志（如'S'、'U'）指示数据为暂定或不可靠的问题，如数据集中'obs_status'字段显示部分观测值被标记为'Unreliable'。此外，仅覆盖单一国家（英国）的有限样本限制了跨区域比较分析的适用性，而年频数据粒度也难以为短期政策响应提供实时参考。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了欧洲旅游业就业人口按性别与教育程度划分的年度观测数据，涵盖2009至2025年间共306条记录。在学术研究与政策分析中，它常被用于构建时间序列模型，以揭示旅游业就业结构的演变趋势。研究者可借助回归分析或分类任务，探索性别差异、教育背景与就业规模之间的内在关联，例如评估不同教育层次对女性或男性旅游业从业者数量的影响。此外，数据集中的细分维度（如性别）为开展比较研究提供了坚实基础，使得跨年份、跨群体的动态分析成为可能。其简洁的表格化格式与明确的指标定义，极大降低了数据预处理的门槛，便于快速接入机器学习管道。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动力经济学与旅游研究领域中若干关键学术问题。长期以来，旅游业就业的性别分化与教育回报率缺乏细粒度的量化证据，而该数据通过提供按性别与教育程度交叉分类的就业人数，填补了这一空白。研究者得以精确测算不同教育水平下男女从业者的就业弹性，剖析人力资本投资对旅游业劳动参与的异质性影响。同时，时序观测覆盖近二十年，支持对金融危机后、新冠疫情间及复苏期的结构性变化进行长期追踪。这不仅推动了关于服务业就业质量与包容性增长的实证讨论，也为检验劳动力市场分割理论提供了富有启示性的欧洲案例。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲旅游业的人力资源规划与政策制定提供了可参考的数据底座。政府部门与国际组织可基于就业人数的时间序列，监测旅游业劳动力市场的冷暖变迁，及时调整职业培训投资与教育资源配置。例如，通过观察女性从业者在不同教育层级中的分布，政策制定者能够识别性别就业壁垒的存在与否，并拟定针对性扶持措施。咨询公司与行业协会亦可利用该数据预测特定受教育群体在未来几年的就业前景，辅助企业制定招聘战略与薪酬结构优化方案。此外，数据集简洁的列式结构和开源许可，使其易于集成至决策支持系统或公开数据仪表盘中。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲旅游行业就业的性别与教育维度结构化分析，为劳动力市场研究提供了精细化的微观数据支撑。在联合国可持续发展目标（SDGs）框架下，特别是围绕体面工作与经济增长（目标8）以及性别平等（目标5），该数据可服务于后疫情时代旅游行业复苏中的劳动力配置优化、人力资本评估与结构性失衡诊断。结合近年欧洲热议的数字化转型与绿色转型对就业形态的重塑效应，研究者可借助此数据剖析不同教育层次与性别群体的就业韧性，为制定包容性旅游产业政策提供实证依据，推动从宏观就业统计向异质性劳动力动态建模的前沿探索。