Die besten Open-Source-Softwares für das Erstellen von ökonomischen Grafiken

Die besten Open-Source-Softwares für das Erstellen von ökonomischen Grafiken

Die Verbesserung von Grafiken und Diagrammen ist eine einfache Möglichkeit, Deine Präsentation oder Deinen Vortrag geschickt und einprägsam zu gestalten. Standardgrafiken, die von Softwareprogrammen wie Excel oder SPSS erstellt werden, können zwar die erforderlichen Informationen vermitteln, aber es mangelt an Stil und Prägnanz, da diese Tools nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten haben. Es gibt andere Softwareprogramme, die alleine auf die Gestaltung von Diagrammen ausgelegt sind. Darunter sind auch viele frei verfügbare Open-Source-Programme. Als Ökonom ist es wichtig, darauf zu achten, dass Diagramme so gut wie möglich aussehen, da sie unerlässlich sind, um die Aufmerksamkeit des Publikums zu gewinnen und zu behalten.

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The best open source software for graphing and plotting

1. Gnuplot 

Gnuplot ist eines der am besten etablierten Grafikwerkzeuge, beliebt bei mittleren bis fortgeschrittenen Benutzern. Es ist plattformübergreifend für Windows, Linux und Mac erhältlich und dient in erster Linie der Visualisierung von mathematischen Daten und Funktionen.

Im Laufe der Jahre wurden die Funktionen ausgeweitet, sodass Gnuplot heute für die visuelle Darstellung von allen Arten wissenschaftlicher Daten verwendet werden kann. Das schließt sowohl zwei- als auch dreidimensionale Diagramme ein. Da es sich um ein Programm mit Befehlszeilen handelt, sind gewisse Programmierkenntnisse erforderlich.

Da Gnuplot jedoch schon seit vielen Jahren (seit 1986) im Einsatz ist, gibt es eine ausführliche Anleitung mit Ratschlägen zur Benutzung des Programms, die online zu finden ist.

2. Matplotlib

Matplotlib ist eine weitere beliebte Option für Ökonomen, die nach Werkzeugen suchen, die ihnen bei der visuellen Darstellung ihrer Ergebnisse helfen. Es handelt sich um eine Python-Bibliothek zum Erstellen von Grafiken, die besonders ansehnliche Figuren erzeugt. Die Programmbibliothek kann in Python-Skripten verwendet oder bei Webanwendungen eingesetzt werden.

Diese Programmbibliothek ist eine gute Wahl für jeden, der mit dem Statistik-Softwarepaket Matlab vertraut ist, da die Schnittstelle von Matplotlib ähnlich ist, was es einfach macht, die Bedienung zu erlernen. 

Der voreingestellte Stil der von Matplotlib erzeugten Diagramme ist attraktiv und ausgefeilt. Die mit Matplotlib erstellten Diagramme erfordern weniger Feinabstimmung als die von Gnuplot. Matplotlib arbeitet jedoch nur mit Python, während Gnuplot auch mit anderen Programmiersprachen arbeiten kann.

3. R

R ist bei Statistikern und Wissenschaftlern beliebt, die in datenintensiven Bereichen arbeiten, um neben der grafischen Darstellung auch statistische Analysen durchzuführen. R funktioniert durch die Verwendung von Befehlszeilen und erfordert daher ein gewisses Maß an technischen Fähigkeiten. Aber sobald das Programm beherrscht wird, ist R ein leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse und kann für Ökonomen sehr vorteilhaft sein. Es gibt eine große Vielfalt an verschiedenen Typen von Graphen, die sowohl im 2D- als auch im 3D-Format verfügbar sind.

Der von R erzeugte Standard-Diagrammstil ist zwar funktional, es ist jedoch etwas Arbeit erforderlich, um die erzeugten Diagramme eleganter aussehen zu lassen. R ist eine ausgezeichnete Darstellungsoption für Ökonomen, die mit großen Datensätzen arbeiten, insbesondere wenn sie bereits mit der Programmiersprache vertraut sind. 

Wenn Du die Vorteile der fortgeschrittenen Darstellungsoptionen von Graphen mit R nutzen willst, aber von der Befehlszeile eingeschüchtert bist, dann kann R Commander eine große Hilfe sein - das ist eine graphische Benutzeroberfläche für R, die dafür gestaltet wurde, für Neulinge zugänglich zu sein.

4. Gephi

Eine weitere Möglichkeit ist Gephi, ein Visualisierungstool für die Erforschung von Netzwerken und komplexen Systemen. Gephi ist vor allem als Werkzeug zur Analyse sozialer Netzwerke bekannt, um die sozialen Beziehungen zwischen Individuen abzubilden, aber es hat auch einen Anwendungsbereich in der Wirtschaftsforschung. Neben der Bereitstellung von Netzwerk-Kennzahlen und -Berechnungen, bietet Gephi ein hohes Maß an Designkontrolle, wodurch es den Benutzern ermöglicht wird, qualitativ hochwertige Grafiken zu erstellen, die sich für Veröffentlichungen und Poster eignen.

Da Gephi Java-basiert ist, läuft das Programm plattformübergreifend. Und obwohl es einige technische Kenntnisse der Netzwerkanalyse erfordert, ist die Nutzung ziemlich zugänglich. Ein alternatives Werkzeug für diese Art von Datensätzen ist NodeXL, ein Open-Source-Plugin für Microsoft Excel, das die Analyse von sozialen Netzwerkdaten mit Excel ermöglicht und eher für Anfänger geeignet ist.

Jedes dieser Tools kann Dir helfen, Deine Daten anschaulicher darzustellen, indem sie in einem attraktiven und sorgfältig gestalteten Format präsentiert werden. Die verschiedenen Softwareprogramme reichen von den eher technischen, Kommandozeilen basierten Werkzeugen wie Gnuplot und R, die sehr leistungsfähig sind, aber umfangreichere technische Kenntnisse erfordern, bis hin zu den GUI-basierten Programmen wie R Commander oder NodeXL, die für Anfänger leichter zu bedienen sind.

Für die Wahl des Programms ist auch die Art der Daten wichtig, die Du visualisieren möchtest: große Datensätze eignen sich besser für Programme mit hohen Leistungen wie R, während Daten aus sozialen Netzwerken besser von spezifischeren Programmen wie Gephi oder NodeXL bedient werden. Aus dieser breiten Palette von Werkzeugen kannst Du die perfekte Open-Source-Lösung für das Erstellen von Grafiken wählen, um Deine Daten bestmöglich zu präsentieren