What are the top data visualization platforms for social science research?

There are several data visualization platforms that are widely used in social science research. Here are some of the top platforms: Tableau Public RStudio Python with Matplotlib, Seaborn, and Plotly SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Stata Excel Google Data Studio

En el ámbito de la investigación en ciencias sociales, Tableau destaca como una herramienta altamente valorada por su interfaz intuitiva y sus robustas capacidades analíticas. Su funcionalidad de arrastrar y soltar facilita la creación de visualizaciones interactivas y complejas sin la necesidad de conocimientos extensos de programación. Esto resulta especialmente beneficioso para los investigadores que desean representar sus datos de manera efectiva y atractiva.

R: Un Poderoso Aliado para Análisis y Visualización de Datos en Ciencias Sociales Además de Tableau, el lenguaje y entorno de programación R es ampliamente apreciado en la investigación por su fortaleza estadística y su flexibilidad en el análisis y visualización de datos. R es bastante útil cuando la investigación requiere de un análisis personalizado o avanzado. A diferencia de herramientas de visualización más orientadas a la facilidad de uso, R permite a los investigadores escribir scripts personalizados para generar exactamente las visualizaciones que necesitan.

The main reason people choose R to plot data is ggplot2. This is a very popular plotting package that allows the user to easily plot complex visuals. Once you learn to build one plot you easily advance on building several others because of its syntax. This consistency reduces the learning curve. It also has a lot of integrations and extensions, like ggmap, for mapping, gganimate, for building animations and so on...

Matplotlib, Seaborn, Plotly, Streamlit... Python has several libraries to plot from simple to complex and even interactive plots and the ecosystem only grows. Choose Python if you need to easily integrate with other systems or even develop useful data applications for users.

Power BI ofrece un servicio de análisis que brinda a los usuarios no técnicos las herramientas necesarias para agregar, analizar, visualizar y compartir datos de manera efectiva. Tiene una interfaz intuitiva, que se asemeja a otros productos de Microsoft Office, facilita el aprendizaje y la adopción por parte de aquellos familiarizados con estas herramientas, lo que agiliza el proceso de incorporación de la herramienta en el flujo de trabajo de los científicos sociales. Las funcionalidades del panel en tiempo real de Power BI permite realizar un seguimiento continuo de los resultados de encuestas o tendencias sociales a medida que se desarrollan, ofreciendo una forma dinámica de presentar y analizar los hallazgos.

Power BI merges the ease of use with the ability to analyze, publish and iterate dashboards. While using Python and R you will have to code your way even in the most simple visualizations, with Power BI the visualizations are ready for you to just drag and drop, format, publish, gather your user feedback and iterate. You don't even need to learn how to code to plot things in Power BI.

If you don't know how to code and need to plot things to see whats happening in your data: - Power BI; If you know how to code but want to focus on one language I would suggest Python. If you already know a little R, focus on R because you will get where you need faster than learning another language from 0.