electricsheepeurope/europe-ilo-ees-tour-sex-jbc-nb-tourism-sector-employees-by-sex-and-type-of-job-co

该数据集包含201个观测值，涉及欧洲1个国家（具体为英国，代码GBR）的旅游部门工作者数据，时间跨度为2009年至2025年，涵盖1个独特指标：按性别和劳动合同类型划分的旅游部门雇员（千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为欧洲国家代码，包括国家代码、来源、指标、性别分类、年份和观测值等列，用于表格分类、回归和时间序列预测任务。This dataset contains 201 observations, covering data on tourism sector workers from one European country, specifically the United Kingdom with ISO 3166 country code GBR, over the period from 2009 to 2025. It includes one unique metric: tourism sector employees (in thousands) categorized by gender and type of employment contract. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), obtained via REST API and filtered to retain only European country codes. The dataset contains columns such as country code, data source, metric, gender category, year, and observed value, and is applicable for tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting.

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，聚焦于欧洲旅游行业按性别与合同类型划分的雇员人数（单位：千人次）。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接采集，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤整理。原始数据基于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等来源，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，最终形成包含201条观测记录的年度面板数据，时间跨度覆盖2009年至2025年。

特点

数据集以单一指标EES_TOUR_SEX_JBC_NB为核心，涵盖性别（男性、女性、总计）与合同类型两个维度的分层统计，其中合同类型细分为固定期限、无固定期限及总计等类别。数据结构规整，包含18个字段，如国家代码、来源标签、观测值及状态标记等，便于进行多维度交叉分析。数据质量方面，ILO在存在多来源冲突时会选取其认定的“最佳来源”，并保留观测状态标记以标识数据可靠性，为时间序列分析与回归建模提供了坚实的基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数便捷加载数据，并将训练集转换为pandas DataFrame进行后续操作。典型应用包括：按国家代码筛选特定区域的子集，如`df[df['ref_area'] == 'GBR']`；按时间排序后绘制单一指标的时间序列图；利用透视表功能将数据重构为时间×国家的矩阵形式，以适应面板数据分析需求。数据集兼容分类、回归及时间序列预测等多种任务范式，为旅游行业劳动力市场的定量研究提供了高效的数据接口。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT发布，并经Electric Sheep Europe于2025年重新打包，旨在提供欧洲旅游行业雇员的性别与劳动合同类型分布数据（以千人为单位）。研究核心聚焦于2009年至2025年间英国（GBR）旅游部门的就业结构，涵盖按性别和合同类型划分的201条观测值。作为ILO在全球劳动统计领域的权威数据源，该数据集直接服务于联合国可持续发展目标（SDGs）中的体面劳动与经济可持续增长议题，为政策制定者和研究者提供了高粒度、可溯源的基准数据，尤其助力于理解旅游这一关键服务业在性别平等与就业质量方面的演变趋势。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于领域问题的复杂性与构建过程的局限性。在领域层面，旅游部门就业的显著特点是季节性波动、非正规合同比例高，导致精确量化因性别和合同类型划分的员工总数极为困难；同时，仅覆盖英国的单国数据限制了跨国比较与欧盟区域政策的普适性分析。构建过程中，亟需克服数据来源的异质性——ILOSTAT需从多项劳动力调查和行政记录中整合并统一国际劳动统计学家会议（ICLS）标准定义，而观测值中频现的“unreliable”状态标记则暗示底层数据质量受调查时效性与抽样误差的制约，影响了时序预测模型的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖了2009至2025年间欧洲旅游行业从业人员按性别与雇佣合同类型划分的就业规模数据，共计201条观测记录。在学术研究与政策分析中，它常被用作构建时间序列模型的基础输入，用以揭示旅游劳动力市场的动态演变规律。研究者可基于性别与合同类型的交叉维度，分析女性与男性在旅游行业中的就业结构差异，以及长期合同与临时雇佣关系的分布特征。数据集的结构化表格形式便于直接接入回归分析、分类预测或时序预测任务，支持对劳动力供给、行业景气度与就业质量等议题的定量探讨。例如，通过追踪obs_value指标的年际变化，能够识别旅游行业在金融危机或公共卫生事件冲击下的韧性表现及其复苏路径。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出若干重要的学术与实践工作。其底层数据源自国际劳工组织ILOSTAT数据库，该数据库经国际劳工统计学家会议统一定义进行微观数据协调，保证了跨国可比性，相关方法论被广泛引用于劳动力调查技术报告和统计手册。HuggingFace平台上基于此数据集构建的模型与范例如时间序列预测管道、交互式数据探索面板，推动了劳动力数据在机器学习社区的应用普及。此外，该数据集是Electric Sheep Europe项目构建统一欧洲ML就绪数据层的重要组成部分，其所采用的数据采集、清洗与发布流程，为其他区域性劳动力数据集的标准化处理提供了技术范式。数据引文规则与CC-BY-4.0许可框架的确立，也促进了开放科学环境下劳动力统计数据的合法复用与学术引用规范的形成。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集捕捉了欧洲旅游业就业结构的性别与合同类型演变趋势，当前前沿研究聚焦于后疫情时代旅游劳动力市场的韧性复苏与结构性失衡。结合ILOSTAT的权威统计，学者们正利用此类精细化时序数据剖析临时合同与正式雇佣的性别分化现象，尤其在英国等单一国家纵向分析中揭示女性从业者在非正规就业中的高占比。这一方向与欧盟“旅游生态系统转型”政策热点紧密呼应，为评估从疫情冲击到可持续就业路径的劳动力调整提供了量化基础，其研究意义在于将宏观产业波动与微观劳动保障议题链接，推动包容性增长策略的实证落地。