electricsheepafrica/africa-ilo-emp-tour-sex-cbr-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-place-of-birt

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，具体关注按性别和出生地划分的就业人数（以千计）。数据覆盖15个非洲国家，时间跨度为2009年至2025年，共包含274个观测值。数据集提供了1个主要指标（EMP_TOUR_SEX_CBR_NB），并包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、出生地分类、观测年份、观测值、观测状态等列。数据经过ILO harmonization处理，确保符合国际劳工统计会议（ICLS）定义，并标注了来源以便追溯。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究非洲旅游部门劳动力市场提供机器学习就绪的数据支持。This dataset contains tourism sector employment data sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focusing on employment numbers (in thousands) categorized by gender and place of birth. It covers 15 African countries over the period from 2009 to 2025, with a total of 274 observations. The dataset provides one primary indicator (EMP_TOUR_SEX_CBR_NB), and includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, gender category, place of birth category, observation year, observed value, and observation status. The data has undergone ILO harmonization processing to ensure compliance with the definitions of the International Conference of Labour Statisticians (ICLS), and sources are annotated for traceability. The dataset is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time series forecasting, aiming to provide machine learning-ready data support for research on the labor market of Africa's tourism sector.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT中央统计数据库，后者是全球劳动统计领域的权威来源。数据通过访问ILOSTAT的REST API接口，提取了非洲地区旅游部门就业的核心指标，并依据ISO3国家代码进行了地域过滤。为确保数据的严谨性与可比性，ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行了标准化处理，并在数据集中保留了来源标识字段以增强可追溯性。Electric Sheep Africa进一步对原始数据进行了重封装，整合为包含274条观测、横跨15个非洲国家、时间跨度从2009年至2025年的结构化表格，最终以Parquet格式发布，便于机器学习与数据分析场景的直接使用。

特点

该数据集聚焦于非洲旅游部门的就业状况，按性别和出生地对就业人数进行分解，提供了独一无二的细分视角。其核心指标为EMP_TOUR_SEX_CBR_NB，以千人为单位计量，并包含总计、男性、女性三种性别分类。数据覆盖了安哥拉、赞比亚、肯尼亚等15个非洲国家的年度观测值，时间跨度长达17年，为时间序列分析与跨区域比较提供了坚实基础。每个观测均配有详细的元数据，包括数据来源标签、观测状态标记（如临时性或不可靠）以及可能存在的序列断裂说明，这种透明化的数据质量标记机制助力研究者审慎地评估与使用数据。

使用方法

该数据集遵循HuggingFace Datasets库的标准规范，用户可通过简单的`load_dataset()`函数直接加载，并借助`.to_pandas()`方法转化为便捷的Pandas DataFrame进行后续操作。针对特定国家的分析，可基于`ref_area`字段进行快速过滤，例如筛选肯尼亚数据。对于时间序列分析，用户可依据`indicator`字段定位核心指标，并利用`time`与`obs_value`字段进行可视化展示与趋势建模。此外，数据集支持通过`pivot_table`灵活重构为国家×年份的矩阵形式，为面板数据分析或机器学习建模提供规整的输入结构。

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数据库构建，并由Electric Sheep Africa团队在HuggingFace上重新封装发布，聚焦于非洲15个国家2009至2025年间旅游行业就业状况，涵盖按性别和出生地划分的就业人数指标。旅游行业作为全球经济的重要支柱，在非洲地区尤其对可持续发展目标中的体面劳动与经济增长具有关键作用。此数据集的核心研究问题在于揭示非洲旅游部门就业的结构性特征与性别差异，为政策制定者和研究人员提供高质量的时间序列数据。其影响力体现在弥合非洲旅游就业数据长期存在的碎片化与不可比性鸿沟，为跨区域劳动力分析、性别平等评估及后疫情时代旅游复苏研究提供了标准化基础。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先在于领域问题：非洲旅游行业就业普遍存在非正规就业比例高、季节性波动剧烈及数据收集周期与劳工统计国际标准（ICLS）衔接不足的困境，导致跨国可比性受限。其次，构建过程中需应对ILOSTAT多源异构数据（如劳动力调查、行政记录）的协调难题，尤其是不同来源对同一国家年份指标存在多个观测值时，必须依赖ILO的“最佳来源”选择机制，这可能引入选择偏差。此外，数据集仅274条观测值且覆盖国别稀疏（如刚果、尼日利亚等旅游大国缺失），按性别与出生地细分后样本量骤降，限制了统计推断的稳健性与机器学习模型的泛化能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖2009至2025年间15个非洲国家的旅游部门就业数据，按性别和出生地细分，共计274条观测记录。其经典使用场景在于支持时间序列分析与面板数据建模，研究者可借此追踪各国旅游就业的长期趋势，剖析性别差异与移民背景对劳动力市场的影响。数据以结构化表格形式呈现，适配分类与回归任务，亦可作为时序预测的基准输入，为非洲劳动经济领域提供标准化的定量分析素材。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项基础性研究工作：其一，基于面板数据构建的就业弹性模型，量化了旅游收入增长与岗位创造之间的关联强度；其二，通过分解性别就业差距，揭示了文化规范与制度壁垒对女性职业发展的双重约束；其三，融合卫星账户数据与ILO统计，开发了旅游就业乘数估算方法，提升了区域经济影响评估的精度。此外，数据清理与重打包流程本身为低资源地区的开放数据倡议提供了可复用的技术范式，激励了更多非洲劳动统计数据的标准化发布。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲旅游业就业的性别与出生地维度，为劳动经济学与旅游研究的交叉领域提供了精细化数据支撑。结合国际劳工组织（ILO）对非洲劳动力市场的持续关注，该数据可服务于非洲后疫情时代旅游业复苏的性别差异分析、移民工人对旅游就业的贡献度评估以及区域就业政策的效果追踪。在可持续发展目标（SDG）框架下，尤其是目标8（体面工作与经济增长）和目标5（性别平等）的监测中，该数据集有望揭示非洲旅游业就业结构的演变规律，推动基于证据的包容性就业政策制定。其时间跨度恰逢非洲旅游业遭受新冠疫情冲击后的恢复期，为研究突发公共事件对脆弱经济部门的就业影响提供了宝贵的历史参照。