I migliori software open source per i grafici e i tracciati economici
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Un ottimo modo per rendere le tue presentazioni o i tuoi lavori agili e memorabili è quello di migliorare i tuoi grafici e i tuoi diagrammi. I grafici standard prodotti da software come Excel o SPSS possono trasmettere le informazioni necessarie, ma tendono a mancare di stile in quanto questi strumenti hanno limitate possibilità di personalizzazione. Esistono altri software con il solo scopo di configurare i tuoi diagrammi, tra cui molti che sono open-source e quindi liberamente disponibili. Come economista, è importante assicurarti che i tuoi grafici abbiano il miglior aspetto possibile, in quanto sono essenziali per conquistare e mantenere l'attenzione del tuo pubblico.
1. Gnuplot
Gnuplot è uno degli strumenti grafici più consolidati, popolare tra gli utenti intermedi e avanzati. Disponibile in multipiattaforma per Windows, Linux e Mac, la sua funzione primaria è la visualizzazione di dati e funzioni matematiche.
Nel corso degli anni le sue funzioni si sono diversificate in modo da renderlo ora utilizzabile per la visualizzazione di tutti i tipi di dati scientifici, sia in grafici bidimensionali che tridimensionali. Si tratta di un programma a riga di comando, per cui è necessaria una certa conoscenza della programmazione.
Tuttavia, essendo in uso da molti anni (dal 1986), online è possibile trovare un'ampia documentazione e tanti consigli sull'uso del programma.
2. Matplotlib
Matplotlib è un'altra opzione popolare per gli economisti che cercano degli strumenti che aiutino nella visualizzazione dei loro risultati. Si tratta di una libreria Python 2D per la tracciatura che produce figure particolarmente attraenti, e la libreria può essere utilizzata in script Python o essere eseguita su server di applicazioni web.
Questa libreria è una buona scelta per chiunque abbia familiarità con il pacchetto software statistico Matlab, in quanto l'interfaccia Matplotlib è simile, rendendola facile da imparare. Lo stile predefinito dei grafici prodotti da Matplotlib è attraente e raffinato, e richiedono meno modifiche rispetto a quelli prodotti da Gnuplot. Tuttavia, Matplotlib funziona solo con Python, mentre Gnuplot può lavorare anche con altri linguaggi di programmazione.
3. R
R è già diffuso tra gli statistici e gli scienziati che lavorano in campi ad alta densità di dati per l'analisi statistica oltre che per la rappresentazione grafica. Utilizza un'interfaccia a riga di comando, richiedendo quindi un certo grado di abilità tecnica, ma una volta padroneggiato è un potente strumento per l'analisi dei dati e può essere molto vantaggioso per un economista. È disponibile un'ampia gamma di tipi di grafici sia in 2D che in 3D, il che è utile per trovare il formato perfetto per la visualizzazione dei tuoi dati.
Tuttavia, mentre lo stile grafico predefinito prodotto da R è funzionale, esso richiede un certo lavoro per rendere i grafici prodotti più eleganti. R è un'ottima opzione di plottaggio per l'economista che lavora con un ampio set di dati, soprattutto se ha già familiarità con il linguaggio di programmazione. Se vuoi sfruttare le caratteristiche avanzate del plottaggio con R ma sei intimidito dalla linea di comando, allora R Commander potrà esserti di grande aiuto: è un'interfaccia utente grafica per R progettata per essere accessibile ai principianti.
4. Gephi
Un'altra possibilità è Gephi, uno strumento di visualizzazione per l'esplorazione di reti e sistemi complessi. È conosciuto soprattutto come strumento di analisi dei social network per la visualizzazione delle relazioni sociali tra individui, ma ha anche applicazioni per la ricerca economica. Oltre a fornire metriche e calcoli di rete, Gephi offre un alto grado di controllo della progettazione che consente agli utenti di costruire grafici di alta qualità adatti alla pubblicazione e alla presentazione di poster.
Essendo basato su Java funziona su più piattaforme e, sebbene richieda una certa conoscenza tecnica dell'analisi di rete, la user experience è abbastanza accessibile. Uno strumento alternativo per questo tipo di set di dati è NodeXL, un plug-in open-source per Microsoft Excel che permette l'analisi dei dati dei social network con Excel ed è più adatto ai principianti.
Ognuno di questi strumenti può aiutarti a comunicare i tuoi dati in modo più efficace presentandoli in un formato attraente e attentamente progettato. I software vanno dagli strumenti più tecnici, basati sulla riga di comando, come Gnuplot e R, che sono molto potenti ma richiedono conoscenze tecniche più approfondite, ai programmi basati su GUI, come R Commander o NodeXL, più accessibili agli utenti inesperti.
Altrettanto importante da considerare è il tipo di dati che desideri visualizzare: i grandi set di dati sono più adatti a strumenti pesanti come R, mentre i dati dei social network sono meglio serviti da strumenti più specifici come Gephi o NodeXL. Da questa vasta gamma di strumenti potrai trovare la soluzione open-source perfetta per la tracciatura e la creazione di grafici per far splendere i tuoi dati.
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