electricsheepasia/asia-who-tobacco-mpower-overview-monitor

该数据集包含世界卫生组织（WHO）全球健康观察站（GHO）关于烟草控制MPOWER策略在亚洲国家的数据。MPOWER策略包括监测（Monitor）、保护人们（Protect people）、提供帮助（Offer help）、警示危险（Warn of dangers）、执行禁令（Enforce bans）和提高税收（Raise taxes）。数据集涵盖48个亚洲国家，时间跨度为2007年至2024年，共有3,248个观测值，涉及1个指标（TOBACCO_MPOWER_OVERVIEW）。数据以表格形式组织，包含指标代码、国家ISO3代码、WHO区域、年份、维度类型和数值等列。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等自然语言处理任务，由Electric Sheep Asia重新打包并发布在HuggingFace平台上。This dataset contains data from the World Health Organization (WHO) Global Health Observatory (GHO) on tobacco control MPOWER strategies in Asian countries. The MPOWER strategies include Monitor, Protect people, Offer help, Warn of dangers, Enforce bans, and Raise taxes. It covers 48 Asian countries from 2007 to 2024, with 3,248 observations and 1 indicator (TOBACCO_MPOWER_OVERVIEW). The data is organized in tabular format with columns such as indicator code, country ISO3 code, WHO region, year, dimension types, and numeric values. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, repackaged by Electric Sheep Asia and hosted on HuggingFace.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Asia基于世界卫生组织全球卫生观察站（WHO GHO）的官方数据进行重新封装与标准化处理。数据涵盖2007年至2024年间48个亚洲国家的烟草MPOWER政策概述指标，共计3248条观测记录。原始来源为WHO公开发布的权威数据，经清洗、统一模式并转化为Parquet格式，确保机器学习应用的便捷性与可复现性。数据集以单指标`TOBACCO_MPOWER_OVERVIEW`为核心，包含国家ISO代码、WHO区域、年份、维度类型与数值等信息，并支持按细分维度（如烟草指标组）进行多层次分析。

特点

本数据集的核心特色在于其时间跨度长、地理覆盖广且结构高度规范。48个亚洲国家的连续年度数据为研究者提供了追踪烟草控管政策演变与区域差异的宝贵资料。单一指标但包含7个细分维度，允许对监测、保护、帮助、警告、执行和税收等不同政策维度进行精细拆解。数据采用统一的列模式与标识符，缺失值以占位符表示，并记录了最新更新时间，确保数据的时效性与一致性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库，以`load_dataset("electricsheepasia/asia-who-tobacco-mpower-overview-monitor")`一行代码轻松加载数据，并直接转换为Pandas DataFrame进行后续操作。支持按国家ISO代码过滤特定区域的时间序列分析，亦可按年份与国家对指标数值进行透视，构建国家×年矩阵，便于进行面板数据回归或跨群体比较。数据已内置细分维度的索引，适配分类、回归与时间序列预测等多种机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

烟草使用作为全球可预防的主要死因之一，对公共卫生构成了严峻挑战。世界卫生组织（WHO）于2007年发起了MPOWER系列政策，旨在通过监测、保护、帮助、警告、执行和征税六大核心战略遏制烟草流行。此背景下，Electric Sheep Asia整合WHO全球卫生观察站（GHO）数据，创建了涵盖2007至2024年48个亚洲国家的烟草MPOWER概况监测数据集。该数据集由WHO授权并由Electric Sheep Asia重新包装，专注于亚洲区域，包含3,248条观测记录，为跨国的烟草政策评估与时间序列分析提供了标准化、机器学习就绪的数据基础，在流行病学与公共卫生政策领域具有重要价值。

当前挑战

该数据集旨在解决亚洲地区烟草控制政策评估中数据碎片化与标准不统一的领域难题，通过整合GHO官方数据，支持对MPOWER六大维度落实成效的量化追踪。然而，构建过程中面临多重挑战：首先是数据跨国一致性难题，各国报告周期与分类指标各异，需统一编码与缺失值处理；其次是细粒度维度缺失，单一指标无法全面反映政策执行细节；再次是时间序列的间断性，部分国家早期数据匮乏，影响长期趋势分析的完整性；最后需平衡数据开放性与隐私保护，确保低维度聚合在提供洞见时不泄露国家细颗粒信息。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了世界卫生组织全球健康观测站关于亚洲48个国家在2007至2024年间烟草控制MPOWER政策执行情况的综合信息，涵盖监测、保护、提供帮助、警示危险、执行禁令和提高税收六大核心维度。其典型应用场景包括利用时间序列分析揭示各国烟草控制措施的演进轨迹，借助面板数据模型探究政策强度与烟草流行率之间的动态关联，以及通过横向比较评估区域内部政策实施的异质性与趋同趋势，为跨国公共卫生政策研究提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为各国卫生部门与国际组织制定和优化烟草控制策略提供了量化依据。政策制定者可依托数据追踪本国MPOWER各项指标的年度变化，对标区域先进水平以定位改进方向；非政府机构能利用数据识别政策执行薄弱环节，从而设计精准的倡导与干预项目。此外，数据集还可融入公共卫生监测系统，辅助评估控烟立法修订、税收调整等干预措施的现实成效，推动从政策制定到落地评估的闭环管理。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项具有影响力的研究工作。一方面，学者们基于MPOWER指标构建了综合性的烟草控制指数，用以量化国家层面的政策力度并开展横向排名；另一方面，数据被整合进入多层次的卫生系统效能模型，探讨控烟政策与心血管疾病、肺癌等非传染性疾病负担之间的传导路径。此外，该数据集还常与世界经济论坛等机构发布的治理与发展指标联动分析，揭示政治意愿、制度能力与控烟成效之间的复杂互动，拓展了全球健康治理研究的实证边界。