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2,017
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National Bureau of Statistics, Tanzania
National Bureau of Statistics
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2,017
2017
National Bureau of Statistics, Tanzania
National Bureau of Statistics
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Kama sehemu ya Utafiti huu, tunawaomba wazazi/walezi wote ruhusa ya kupima kiwango cha damu kwa watoto nchini. Upungufu wa wekundu wa damu ni tatizo kubwa la kiafya, linalotokana na Lishe duni, maambukizi na magonjwa sugu. Utafiti huu utasaidia serikali kutayarisha mipango ya kuzuia na kutibu upungufu wa damu. Tunaomba...
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National Bureau of Statistics, Tanzania
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VIPIMO VYA KIWANGO CHA DAMU NA MALARIA KWA WATOTO WA UMRI WA MIAKA 0-5
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Kama sehemu ya utafiti huu, tunawaomba wazazi/walezi ruhusa ya kufanya kipimo cha malaria kwa watoto nchini. Malaria ni ugonjwa hatari sana unaosababishwa na vijidudu vinavyosambazwa kwa kuumwa na mbu. Utafiti huu utasaidia serikali kuibua mipango ya kuzuia na kutibu Malaria. Tunawaomba watoto wote waliozaliwa 2012 au ...
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National Bureau of Statistics, Tanzania
National Bureau of Statistics
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2,017
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End of preview. Expand in Data Studio

National Bureau of Statistics | Africa (National Bureau of Statistics, Tanzania)

1,490 rows - 1 Africa country/area - 2017 - source table - Engineered by Electric Sheep Africa

rows countries period indicators license

TL;DR

This dataset contains 1,490 rows from National Bureau of Statistics, Tanzania, covering National Bureau of Statistics. It is published as ML-ready Parquet with consistent Hugging Face metadata, source provenance, and analysis-friendly loading examples.

What This Dataset Measures

Health datasets help analysts monitor disease burden, service delivery, population health outcomes, and public-health program performance.

Source-provided context: 17 January, 2017 TMIS_Questionnaire_Kiswahili.zip

How To Read This Dataset

  • One row means: one source record from the original tabular resource, with Electric Sheep Africa provenance columns added where available.
  • Primary geography column: country_iso3.
  • Best time column: year.
  • Time coverage basis: year.
  • Recommended join keys: country_iso3 where available plus source-specific keys.

Coverage

Dimension Value
Rows 1,490
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First period 2017
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Indicators 0
Columns 130
Source format ZIP

Geographic Coverage

Top areas shown below, sorted by row count when available:

Area Rows First year Last year Name
TZA 1,490 2017 2017 Tanzania

Indicators, Variables, Or Resource Contents

  • This repo preserves one source tabular resource with its usable columns kept together.

Schema

Column Type Description Example
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Usage

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-tanzania-national-bureau-of-statistics-b4d3d200")
df = ds["train"].to_pandas()
print(df.head())

Inspect Columns

print(df.info())
print(df.head())

Filter By Geography

if "country_iso3" in df.columns:
    sample = df[df["country_iso3"] == "TZA"]

Time-Series Pattern

if "value" in df.columns and "year" in df.columns:
    trend = df.sort_values("year")

Pivot For Analysis

if {"indicator_id", "year", "value"}.issubset(df.columns):
    matrix = df.pivot_table(index="year", columns="indicator_id", values="value")
    print(matrix.tail())

Data Quality Notes

  • Canonical time field: year.
  • Missing values are preserved rather than silently imputed.
  • Column names are standardized for machine use; source meanings are preserved where known.
  • Always confirm source methodology, units, and collection definitions before policy, production, or redistribution-sensitive use.

Source And Provenance

Transformations Applied

  • Converted the source table to Parquet for efficient analytics and ML workflows.
  • Added or preserved source provenance columns where available.
  • Standardized README metadata, dataset loading configuration, schema documentation, and citation format.
  • Preserved source-reported values without analytical imputation.

Suggested Analyses

  • Compare health outcomes across geographies
  • Track changes over time
  • Join with population or facility data
  • Build time-series views and period-over-period comparisons
  • Check missingness before modeling
  • Use country_iso3 as the safest geography join key when present

Citation

@misc{electric_sheep_africa_africa_tanzania_national_bureau_of_statistics_b4d3d200_2017,
  title        = {National Bureau of Statistics | Africa (National Bureau of Statistics, Tanzania)},
  author       = {National Bureau of Statistics, Tanzania},
  year         = {2017},
  url          = {https://www.nbs.go.tz/statistics/topic/tanzania-hiv-aids-and-malaria-indicator-survey-thmis},
  publisher    = {Hugging Face Datasets, engineered by Electric Sheep Africa},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-tanzania-national-bureau-of-statistics-b4d3d200}}
}

License

Released under other-open.

Original data is published by National Bureau of Statistics, Tanzania. Electric Sheep Africa engineering standardizes the data for discovery, loading, and analysis on Hugging Face. Cite both the original source and this ML-ready dataset when used.

About Electric Sheep Africa

Electric Sheep Africa publishes ML-ready African public datasets on Hugging Face.


Provenance: README standardized 2026-08-12 by the Electric Sheep Africa README system. Source URL: https://www.nbs.go.tz/statistics/topic/tanzania-hiv-aids-and-malaria-indicator-survey-thmis

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