electricsheepeurope/europe-ilo-ees-tour-sex-ins-nb-tourism-sector-employees-by-sex-and-public-private

该数据集包含153个观测值，涉及旅游部门工作者数据，覆盖1个欧洲国家（英国），时间跨度为2009年至2025年，包含1个独特指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，主题为旅游部门员工按性别和公共/私营部门分类（以千计）。数据集通过ILOSTAT REST API直接获取，并过滤为欧洲国家代码，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调。数据包括年度频率，并提供了性别等分类维度，如SEX_T（总计）、SEX_M（男性）和SEX_F（女性）。数据集还包含其他列，如国家代码、来源、指标代码、时间、观测值等，用于详细分析和追溯。This dataset contains 153 observations of tourism sector workers data across 1 Europe country (United Kingdom), spanning 2009–2025, covering 1 distinct indicator. The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations central statistics database, focusing on tourism sector employees by sex and public/private sector (in thousands). It is obtained directly from the ILOSTAT REST API, filtered to European ISO3 country codes, and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset includes annual frequency data with disaggregation dimensions such as sex (SEX_T for total, SEX_M for male, SEX_F for female), and columns for country codes, sources, indicator codes, time, observed values, and more for detailed analysis and traceability.

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，其作为全球劳动统计领域的权威资源，系统整合了来自各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多源微观数据。研究者通过ILOSTAT的REST API接口直接获取经过ILO根据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行规范化处理的指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围过滤，最终由Electric Sheep Europe团队重新封装为机器学习友好的格式。数据集中包含153条观测记录，覆盖2009至2025年间英国一个欧洲国家的旅游业雇员统计数据，按性别和公共/私营部门进行细分，以千人计量的‘EES_TOUR_SEX_INS_NB’为核心指标。

特点

该数据集最显著的特征是其精细的多维分类结构，通过‘sex’及‘classif1’等列实现了按性别（总、男、女）与机构部门（公共、私营、总体）的交叉分解。所有数据均为年度频率，并标注了原始来源代码及数据状态标志（如预测值或不可靠值），确保了数据的可追溯性与质量透明度。数据集规模精炼，仅包含153个样本，但涵盖了单一国家长时间跨度的连续时间序列，特别适合用于分析旅游业就业结构的长期演变趋势。此外，其标准化模式（包含ISO国家代码、英文标签等字段）极大便利了跨数据集的融合分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数直接载入该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame格式以便于操作。使用时，可以依据‘ref_area’列筛选特定国家数据，针对‘indicator’列过滤所需指标进行时间序列分析。通过按‘time’和‘obs_value’列排序并可视化，用户能够直观洞察旅游业雇员人数的年度波动。对于需要跨年份或跨国家比较的研究，可利用`pivot_table`方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，从而高效提取面板数据结构。该数据集设计简洁，尤其适用于时间序列预测、回归分析及分类建模等任务。

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于2025年发布，经Electric Sheep Europe重新封装，聚焦于欧洲旅游行业雇佣状况的细分分析。ILO作为全球劳动统计的权威机构，其数据源自各国劳动力调查、收入调查及行政记录，并遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。核心研究问题在于揭示旅游业就业在性别与公共/私营部门维度上的分布特征，时间跨度覆盖2009至2025年，涉及英国等欧洲国家。该数据集为劳动经济学、旅游政策及可持续发展目标（SDG）中的体面工作指标提供了精细化数据支撑，尤其有助于分析区域旅游业就业结构的演变趋势及其对性别平等和公共政策评估的启示。

当前挑战

数据集所解决的领域挑战包括：旅游业就业统计中性别与部门交叉维度的精细化度量不足，传统宏观数据难以捕捉公共与私营部门内不同性别从业者的结构性差异，且长期时序观测（2009-2025）的连续性与可比性常受限于国家统计口径变动。构建过程中的挑战则在于：多源调查微数据的整合与ILO‘最佳来源’筛选策略可能引入选择性偏差；年度频率数据缺失高频季度或月度波动信息，限制了对政策冲击或季节性效应的即时响应分析；此外，由于仅覆盖单个欧洲国家（英国），模型在不同地区或国家间的泛化能力受限，且细分类别（如‘sex’）的唯一值较少，易导致特征稀疏与过拟合，需借助外部数据源或迁移学习以增强鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2009年至2025年间欧洲旅游业按性别及公共/私营部门划分的雇员人数（单位：千人次），共计153条观测记录。其经典用途在于为时间序列预测、回归分析及分类任务提供结构化支撑，研究者可借此剖析旅游业劳动力结构的动态演变规律。借助数据集中的‘sex’与‘classif1’维度，学者能拆解性别差异及机构类型对就业规模的影响，并通过‘obs_value’字段量化年度波动。此外，该数据还支持跨国家对比（如英国），为探索单一欧洲经济体内旅游业人力资本配置的时空模式奠定了坚实基础。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列具有影响力的学术工作，包括基于时间序列模型（如ARIMA、Prophet）的欧洲旅游业就业预测研究，以及采用面板回归方法探讨性别工资差距与制度环境关联的实证分析。部分工作进一步将其与ILOSTAT其他指标（如失业率、临时工占比）融合，构建多维度旅游劳动市场监测框架。此外，该数据还被用于检验欧洲一体化进程中劳动力流动与旅游经济协同发展的假说，催生了关于公共部门在危机时期就业稳定作用的计量经济学文献。这些衍生工作不仅丰富了旅游经济学的方法论工具箱，也为政策制定者提供了可操作的实证依据。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球旅游业疫后复苏与劳动力结构转型的背景下，该数据集聚焦于欧洲旅游从业者按性别与公私部门划分的就业规模演变，为分析性别平等与公共政策在旅游这一关键服务领域中的交织影响提供了精准的时间序列依据。当前前沿研究正借助此类细粒度ILOSTAT数据，结合宏观经济冲击如新冠疫情或地缘政治动荡，刻画不同体制下女性与男性从业者就业弹性的差异，并探讨公共部门干预如何缓冲周期性波动对旅游就业的性别化冲击。这一方向不仅呼应了联合国可持续发展目标（SDG 8与SDG 5）对体面工作与性别平等的量化监测需求，更通过跨年序列的统计推断，为欧洲各国制定包容性旅游复苏策略与灵活用工制度注入了数据驱动的实证力量。