Una excelente forma de conseguir que tus presentaciones sean impecables y memorables consiste en mejorar tus gráficos y diagramas. Los gráficos estándar producidos por un software como Excel o SPSS pueden transmitir la información requerida, aunque tienden a carecer de estilo ya que estas herramientas tienen unas opciones de customización limitadas. Existen otros software con el único propósito de configurar tus diagramas, incluyendo bastantes que son de código abierto y que por lo tanto están disponibles de forma gratuita. Como economista, es importante asegurarse de que tus gráficos se vean lo mejor posible, ya que son esenciales para ganar y mantener la atención de tu audiencia.

1. Gnuplot 

Gnuplot es una de las herramientas de gráficos mejor establecidas, popular entre usuarios intermedios y avanzados. Disponible en multiplataforma para Windows, Linux y Mac, su función principal es la visualización de funciones y datos matemáticos. 

A lo largo de los años sus funciones se han diversificado de tal forma que ahora se puede utilizar para la visualización de todo tipo de datos científicos, tanto en gráficos bidimensionales como de tres dimensiones. Se trata de un programa de línea de comandos, por lo que se requiere un determinado conocimiento de programación. 

Sin embargo, debido a que lleva en uso muchos años (desde 1986), está extensamente documentado y existen muchos consejos sobre el uso del programa que se pueden encontrar en línea.

2. Matplotlib

Matplotlib es otra popular opción para los economistas que buscan herramientas de ayuda en la representación visual de sus resultados. Es una biblioteca 2D de Python para hacer gráficos que representan figuras particularmente interesantes, y la biblioteca se puede utilizar en scripts de Python o ejecutar en servidores de aplicaciones web. 

Esta es una buena decisión para cualquiera que esté familiarizado con el paquete de software estadístico Matlab, ya que la interfaz de Matplotlib es similar, facilitando el aprendizaje. El estilo predeterminado de los gráficos producidos por Matplotlib genera interés y es elegante, requiriendo menos cambios que los producidos por Gnuplot. Sin embargo, Matplotlib solamente funciona con Python, mientras que Gnuplot también puede funcionar con otros lenguajes de programación.

3. R

R ya es popular entre los estadísticos y científicos que trabajan en campos de alta densidad de datos para el análisis estadístico además de los gráficos. Utiliza una interfaz de línea de comandos, requiriendo así un determinado grado de habilidad técnica, que una vez se domina se convierte en una poderosa herramienta para el análisis de datos y puede ser muy beneficiosa para un economista. Existe una amplia gama de gráficos de distintos tipos disponibles tanto en formatos 2D como 3D, que resulta de gran utilidad para encontrar el formato perfecto para exponer tus datos.

Sin embargo, mientras que el estilo predeterminado del gráfico producido por R es funcional, requiere cierto trabajo para conseguir que los gráficos producidos se vean más elegantes. R es una excelente opción para crear gráficos para el economista que trabaja con un gran conjunto de datos, particularmente si ya está familiarizado con el lenguaje de programación. Si quieres aprovechar las avanzadas funciones de creación de gráficos con R pero te sientes intimidado por la línea de comandos, R Commander puede ser entonces una gran ayuda – es una interfaz gráfica de usuario para R que está diseñada para ser accesible para principiantes. 

4. Gephi

Otra posibilidad es Gephi, una herramienta de visualización para explorar redes y sistemas complejos. Es mayormente conocida como una herramienta de análisis de redes sociales para visualizar las relaciones sociales entre individuos, aunque también tiene aplicaciones para la investigación económica. Además de proporcionar métricas y cálculos de red, Gephi ofrece un alto grado de control de diseño permitiendo a los usuarios construir gráficos de alta calidad adecuados para la publicación sobre documentos. 

Al estar basado en Java se puede ejecutar en múltiples plataformas, y aunque requiera un cierto conocimiento técnico de análisis de redes, la experiencia del usuario es bastante accesible. Una herramienta alternativa para estos tipos de conjuntos de datos es NodeXL, un complemento de código abierto para Microsoft Excel que permite el análisis de datos de redes sociales con Excel, y es más adecuado para principiantes. 

Cada una de estas herramientas puede ayudarte a comunicar tus datos de forma más efectiva al presentarlo en un formato atrayente y cuidadosamente diseñado. El software engloba desde las herramientas más técnicas basadas en líneas de comandos como Gnuplot y R, que son muy potentes, pero requieren un conocimiento técnico más extenso, hasta programas basados en GUI como R Commander o NodeXL que son más accesibles para nuevos usuarios. 

Además, también es importante considerar el tipo de datos que deseas visualizar; grandes conjuntos de datos se ajustan mejor a herramientas pesadas como R, mientras que los datos de redes sociales se atienden mejor con herramientas más específicas como Gephi o NodeXL. De esta amplia gama de herramientas puedes encontrar la solución de código abierto perfecta para el trazado y la creación de gráficos para hacer que tus datos brillen.