electricsheepafrica/africa-ilo-ees-tour-sex-ins-nb-tourism-sector-employees-by-sex-and-public-private

该数据集包含非洲24个国家从2009年至2025年的旅游部门员工数据，按性别和公私部门划分（以千人为单位）。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。数据集共602个观测值，涵盖1个核心指标（EES_TOUR_SEX_INS_NB），涉及员工总数、男性和女性细分。数据模式包括国家代码、年份、观测值、数据来源、性别分类等列，并提供了数据质量说明（如年度频率、最佳来源选择）。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，由Electric Sheep Africa重新打包，以支持非洲地区的机器学习研究。This dataset covers tourism sector employment data of 24 African countries from 2009 to 2025, disaggregated by gender and public/private sectors, measured in thousands. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), obtained via API and filtered for African country codes. The dataset contains 602 observations, including one core indicator (EES_TOUR_SEX_INS_NB) covering total employment as well as breakdowns for male and female employees. The dataset schema includes columns such as country code, year, observation value, data source, gender classification, etc., and provides data quality explanations such as annual frequency and optimal source selection. This dataset is suitable for tasks including tabular classification, regression and time series forecasting, and was repackaged by Electric Sheep Africa to support machine learning research focused on the African region.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本研究团队通过调用国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的REST API，爬取并过滤出非洲地区旅游部门员工数据，指标代码为EES_TOUR_SEX_INS_NB。原始调查微观数据经由ICLS定义进行标准化处理，数据来源在source.label列中加以标注。Electric Sheep Africa团队进一步将数据打包为Parquet格式，便于机器学习直接加载，并上传至HuggingFace平台，构建出这一非洲旅游部门就业数据集。

特点

该数据集涵盖2009至2025年间24个非洲国家的602条观测记录，包含旅游部门员工按性别和公私部门分类的就业人数（单位：千人）。数据以年度频率发布，具备性别维度（总人数、男性、女性）及机构部门分类，同时附有观测状态标签和数据修订注释。其覆盖范围跨越十余个非洲国家，如埃及、赞比亚、安哥拉等，为研究者提供了追踪非洲旅游就业动态的宝贵时间序列资源。

使用方法

用户可通过HuggingFace datasets库的load_dataset函数一键加载该数据集，并调用.to_pandas()方法转换为DataFrame进行处理。支持按国家代码筛选特定国家数据，按指标代码绘制时间序列图，还可利用pivot_table构建国家×年份的矩阵。文档提供了从数据加载到可视化的完整代码示例，适合进行旅游就业趋势分析、性别差异比较和跨国产出建模等应用场景。

背景与挑战

背景概述

旅游业作为全球经济的重要支柱，在非洲大陆的可持续发展中扮演着关键角色，精准的劳动力统计数据对于制定就业政策与评估产业贡献具有不可替代的价值。国际劳工组织（ILO）依托其权威统计数据库ILOSTAT，整合各国劳动力调查与行政记录数据，构建了涵盖就业、失业、薪酬等多维度的劳工指标体系。在此背景下，Electric Sheep Africa团队于2025年将ILOSTAT中关于非洲24国旅游业雇员规模的数据重新整理并发布，聚焦于按性别与公共/私营部门划分的雇员人数（单位：千），涵盖2009至2025年间共602次观测。该数据集弥补了非洲旅游业细分劳动力数据的标准化缺口，为区域劳动力市场分析、性别平等评估及旅游经济研究提供了可靠的基础资源，显著提升了非洲劳动统计数据的可获取性与可复现性。

当前挑战

在领域问题层面，旅游业劳动力统计面临数据粒度粗糙的挑战，现有指标仅提供年度汇总值，缺乏月度或季度高频序列，难以捕捉季节性波动与突发事件（如疫情）对就业的即时冲击。此外，数据覆盖的24国样本在时间跨度与观测密度上分布不均，如埃及与赞比亚拥有近二十年连续记录，而部分国家仅保留短期数据，限制了跨区域比较与面板分析的稳健性。构建过程中，由于各国原始调查方法、问卷设计及统计口径存在差异，ILOSTAT虽通过国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行协调，但数据质量注释中仍出现“方法修订导致序列断裂”（Break in series）与“不可靠”（Unreliable）等标记，暴露了跨国数据整合中的异质性与溯源难题，需研究者在应用时审慎处理数据一致性与不确定性标注。

常用场景

经典使用场景

在劳动力经济学与旅游管理交叉研究领域中，该数据集常被用于构建非洲国家旅游部门的就业规模时序面板。研究者可借助其中按性别和公私部门划分的就业人数指标，结合国家—年份双维度结构，分析不同非洲经济体旅游就业的长期波动趋势。其典型应用包括计算旅游就业弹性、评估旅游产业对总体就业的贡献份额，以及比较男性与女性在旅游行业中的参与差异，为制定性别敏感的旅游就业政策提供量化依据。

实际应用

在实际决策层面，该数据集为国际组织、国家统计局及旅游部门提供了监测旅游就业动态的数据基础设施。非洲各国政府可借助其按性别与公私部门细分的就业数据，评估旅游政策对就业市场的实际效果，例如核算旅游受挫后的就业恢复进度。联合国可持续发展目标（SDG）中体面工作条款的履约报告也可从中提取关键指标。此外，旅游企业可利用历史就业序列进行人力资源规划，识别高增长周期的劳动力需求模式。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出了一系列聚焦非洲旅游就业时空格局的开源分析框架。例如，科研社区中已出现将其与World Bank旅游业GDP数据进行联合建模的工作，通过协整分析揭示旅游产值与就业岗位之间的长期均衡关系。另有学者以该数据集支撑的性别就业差异研究为基础，拓展出旅游就业中的女性赋权指数构建方法。ILO自身也维护了一套基于此类数据的可视化仪表盘，用于向政策制定者展示非洲各国旅游就业的结构性特征。