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

该数据集包含关于非洲旅游业从业人员的数据，具体为按性别和合同类型分类的从业人员数量（以千计）。数据涵盖24个非洲国家，时间跨度为2009年至2025年，包含679个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取并过滤为非洲国家。数据集包含多个列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年份、观测值等，并提供数据质量说明和使用示例。This dataset contains data on tourism industry practitioners across Africa, specifically the count of such practitioners (in thousands) categorized by gender and employment contract type. The dataset covers 24 African countries, spans the period from 2009 to 2025, and includes a total of 679 observations. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), and was obtained via its REST API before being filtered to retain only data from African countries. The dataset features multiple columns including country code, country name, data source, indicator code, gender category, year, and observed values, alongside data quality explanations and usage examples.

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）的ILOSTAT统计数据库，经由Electric Sheep Africa团队从ILOSTAT REST API直接抽取，并过滤至非洲地区的ISO3国家代码构建而成。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多元来源，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化整合，确保了跨国的可比性与统计口径的一致性。最终汇集为包含679条观测记录、覆盖24个非洲国家、时间跨度从2009年至2025年的精简表格数据集。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载，使用load_dataset函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行分析。支持按国家代码（如ref_area == 'KEN'）筛选特定国家数据，或按时间排序绘制单一指标的时间序列图。亦可借助pivot_table操作将数据重塑为国家×年份的透视矩阵，便于面板数据分析与建模任务，兼顾分类、回归及时序预测等多种应用场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，经Electric Sheep Africa重新打包后发布于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于非洲地区旅游业就业结构的性别与合同类型差异，旨在为劳动经济学、性别平等及可持续发展目标（SDG）研究提供高质量、标准化的时序数据。数据集涵盖2009至2025年间24个非洲国家的679条观测值，包含唯一指标“旅游业雇员按性别与合同类型分类（千人）”，是迄今针对非洲旅游业劳动力市场最为系统的开源数据资源之一。凭借ILO在跨国劳动力统计中的权威地位，该数据集为非洲旅游业就业的跨国比较、趋势分析和机器学习建模奠定了关键基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战主要包括：非洲旅游业就业数据的碎片化与不透明性，导致区域比较研究缺乏统一基准；现有劳动力统计多聚焦于正式部门，难以捕捉旅游业中普遍存在的非正规就业、临时合同及性别不均衡现象。在构建过程中，挑战表现为：需整合多个国家间调查方法（如劳动力调查、企业调查）的定义差异，并遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行数据协调；面临年度数据频率与部分国家季度或月度数据不兼容的问题；同时需处理因方法论修订导致的时间序列断裂标记（如列中“Break in series”注释），以及来源数据的可靠性标注（如“Unreliable”状态标识），以确保数据集在时间序列分析和机器学习应用中的精度与可信度。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景聚焦于非洲旅游业就业结构的定量分析。凭借涵盖24个非洲国家、跨越2009至2025年的679条观测记录，研究者能够系统性地探究旅游业从业者总量及其在不同性别与合同类型维度的分布特征。这一纵向面板数据为剖析非洲大陆旅游业劳动力市场的时空演化轨迹提供了宝贵素材，尤其适用于构建时间序列模型，以描绘各国旅游业就业规模的动态变迁，并识别其背后的制度性与结构性驱动因素。

解决学术问题

数据集有效回应了非洲劳动经济学与旅游研究领域长期面临的数据匮乏难题。它突破性地整合了国际劳工组织（ILO）标准化后的国家层面劳动力调查数据，使得学术界得以跨越国界开展比较分析，量化验证旅游经济发展对就业性别平等与正式化合同安排的影响机制。这些数据为测试诸如旅游产业升级是否有助于提升女性就业占比、以及不同合同类型如何反映劳动力市场灵活性与社会保障质量等经典假设，提供了实证基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集对于国际发展机构、非洲各国劳动部门及旅游政策制定者具有直接价值。基于该数据，决策者能够监测《2030年可持续发展议程》中关于体面劳动与经济增长目标的实现进展，精准评估非洲旅游业在促进包容性就业方面的成效。数据中涵盖的性别与合同类型细分，使政策制定者得以识别特定弱势群体（如女性临时工）的劳动条件薄弱环节，从而设计更有的放矢的技能培训与社会保障干预措施。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，非洲旅游业就业数据的精细化解构正成为劳动经济学与可持续发展研究的前沿热点。该数据集基于国际劳工组织ILOSTAT官方统计，聚焦2009至2025年间24个非洲国家旅游部门雇员在性别与劳动合同类型维度的分布特征，为解析后疫情时代非洲旅游业复苏进程中的劳动力市场韧性提供了前所未有的量化支撑。结合全球可持续旅游议程与非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）推动的区域经济一体化浪潮，研究者能够借助该数据深入剖析女性参与旅游业的趋势、正规与非正规就业合约的结构变迁，以及不同国家在旅游业体面劳动目标上的进展差距。这一稀缺的、具备时空可比性的面板数据，不仅助力实证评估旅游业对非洲青年就业的带动效应，更为政策制定者在性别平等与就业质量协同优化方面提供了循证依据，彰显了非洲劳动力数据基础设施现代化的里程碑意义。