用 Aralia 解決永續發展問題
操作流程指引
星球探索
星球管理
數據管理
情境教學
Scenario Tutorial
實戰教學
常見問題 FAQ
導引入口（即將釋出）
Aralia 是一個開放式數據分析與共享平台，透過「數據星球」(Data Planet) 的概念，讓不同領域的數據能被安全管理、探索，並進行跨星球比較分析。
這份教學不只會帶你認識 Aralia 的操作介面，更會透過一個 馬來西亞「包容性成長」案例，展示 Aralia 如何幫助你解答真實的永續發展問題。
🎯 問題場景：什麼是包容性成長？
聯合國 SDGs 的核心承諾是 「不讓任何人掉隊 (Leave No One Behind, LNOB)」。
但是，經濟成長並不必然等於社會公平。我們想要回答這些問題：
- 哪些地區經歷了 GDP 成長？
- 成長是否伴隨 貧窮下降？
- 經濟成長是否改善了 收入不均？
- 最終，成長是否轉化為更好的 日常生活條件？
👉 我們將使用 Aralia SDGs 星球，來探索馬來西亞 2015–2019 年的數據。
🧭 Step 1 – 探索 GDP 成長
首先，我們從經濟表現開始。
- 選擇數據集
- 進入 SDG 星球
- 選擇 Malaysia Annual Real GDP 數據集
- 聚焦於 2015–2019 年（最近且完整的年度數據）
- 檢查數據 (Data Profile)
- 預覽數據集，快速了解變數：
state、year、GDP at purchasers’ prices 等欄位
- 確認資料來源與更新時間
- 建立分析 (Data Exploration)
- X 軸 →
state
- Y 軸 →
GDP growth
- 篩選 →
2015–2019 與 purchasers’ prices
📊 結果：
- 所有州在 2015–2019 年都呈現正成長
- 吉隆坡 (Kuala Lumpur) 成長最快
- 沙巴 (Sabah) 相對落後
👉 洞見：發展不均衡。GDP 成長 ≠ 包容性進步。
接下來我們要問：這樣的成長，有減少貧窮嗎？
🧭 Step 2 – 探索貧窮趨勢 (Transplore)
接著，我們要看 GDP 成長與貧窮減少的關係。
- 跨星球探索
- 在 Transplore 中，將 GDP 數據集與 Malaysia Poverty Rate 數據集連結
- 選擇
relative poverty rate 作為分析變數
- 設定分析
- 取 2016 與 2019 的數值
- 在 Analytic Panel 中計算各州貧窮率的變化
📊 結果：
- 吉隆坡、納閩 (Labuan)、吉打 (Kedah)、玻璃市 (Perlis) → GDP 成長 & 貧窮下降
- 雪蘭莪 (Selangor)、柔佛 (Johor) → GDP 成長，但貧窮率上升
👉 洞見：經濟成長的利益分配不均，有些地區雖然 GDP 上升，卻有人被落在後面。
🧭 Step 3 – 探索收入不均
下一步，我們要問：經濟成長是否降低了 收入不均？
- 選擇數據集
- 使用 Gini Coefficient (基尼係數) 數據集
- 指標範圍：0 ~ 1
- 設定分析
- 在 Transplore 中抓取 2016 與 2019 的基尼係數
- 在 Analytic Panel 中計算變化
📊 結果：
- 吉隆坡與吉打 → GDP 成長，同時收入更均衡
- 雪蘭莪與馬六甲 (Melaka) → GDP 成長，但不均加劇
👉 洞見：包容性成長的核心並不是「成長多少」，而是「誰真正受惠」。
🧭 Step 4 – 連結到更廣泛的生活條件
包容性成長不僅是 GDP 或收入，而是人們生活是否真正改善。
透過 Aralia Transplore，我們可以將不同領域的數據串接在一起，例如：
並提出像這樣的問題：
- 高 GDP 成長的地區，是否也有更好的 用水與用電普及率？
- 勞動參與率上升的地區，學校畢業率是否也同步提升？
- 醫療投資較高的州，公共安全是否改善？
👉 在 Aralia 中，這些數據可以透過 state、year 等共同欄位自動串接，不需要人工清理或對接。
🧭 Step 5 – 儲存與分享 (Data Landmark)
完成分析後，可以將成果儲存在 Data Landmark：
- 點擊 儲存 Landmark
- 命名：「Malaysia Inclusive Growth 2015–2019」
- 加入註解：
- 設定權限 → 私人 / 團隊 / 公開
👉 這樣可以隨時回顧、與團隊分享，或公開展示成果。
💡 為什麼用 Aralia？
- 安全：數據不用下載、複製，就能跨領域分析
- 高效：自動串接 GDP、貧窮、教育、健康數據
- 可信：所有數字來自官方數據集，可追溯，不靠 Wikipedia 猜測
- 決策導向：幫助回答「誰真正受惠、誰被落下」
✨ 分析洞見
這個案例展現了 Aralia 的強大之處：
- 從單一指標（GDP）出發，逐步擴展到多面向（貧窮、不平等、生活條件）
- 幫助政策制定者、研究員、企業快速掌握「表象 vs 真相」
- 不需要工程背景，就能完成跨星球數據串接與分析