Coursera课程项目：R语言数据获取与清洁

资源摘要信息:"获取和清理数据课程项目" 标题中提到的 "Coursera-getting-and-cleaning-data:项目" 指的是一项课程项目，该项目来源于在 Coursera 平台上提供的数据科学专业课程。这个项目的具体内容涉及获取和清理数据的技能，这对于数据分析、数据科学和机器学习等领域至关重要。 描述部分说明了该存储库中包含了完成 Coursera 课程项目的所有相关文件和脚本。项目的具体内容是整合、处理并清理人体动作识别数据集（即 UCI HAR 数据集）。这个数据集通常用于分析志愿者在完成不同活动时身体运动的数据。 UCI HAR 数据集是一个公开可用的数据集，它包含多个传感器记录下的数据，这些数据可用于识别和分析人体活动。描述中提到，原始数据集中包含大量特征，但这些特征并未被标记，且分布在 x_test.txt 和 x_train.txt 文件中。这些文件分别对应测试集和训练集，每套数据中还包含了相应的活动标签（位于 y_test.txt 和 y_train.txt 文件中）和测试主题（位于 subject_test.txt 和 subject_train.txt 文件中）。 为了解决这个问题，项目中创建了一个名为 run_analysis.R 的 R 语言脚本，该脚本的主要作用是将测试集和训练集合并为一个数据集，并在此基础上添加标签。此外，脚本仅保留那些与均值和标准差有关的列，最终生成一个整洁的数据集，这个数据集为每个测试主题和每个活动列出了所有列的平均值。这样的数据集对后续的数据分析工作非常有用，因为它减少了数据的复杂性，同时保留了分析过程中最为关键的信息。 标签 "R" 指明了该脚本是使用 R 编程语言编写的。R 语言在数据科学领域非常流行，它在统计分析、图形表示和报告生成方面具有强大的功能。通过使用 R 语言编写的脚本，可以有效地进行数据清理、处理和可视化。 压缩包子文件的文件名称列表为 "coursera-getting-and-cleaning-data-master"，表明这是一个包含了所有项目文件的压缩包。在数据科学的项目管理中，使用版本控制系统（如 Git）是非常常见的，而“master”这个名称通常是指项目的主分支或主版本。这个名称可以提供一个线索，即项目的源代码可能是在 Git 的版本控制下进行管理和维护的。 知识点总结： - Coursera 课程项目：涉及数据获取和清理的技能，这是数据分析和数据科学的基础。 - UCI HAR 数据集：一个用于分析人体活动识别的数据集，含有多个传感器记录的数据。 - 数据集特点：原始数据包含未标记的特征、活动标签和测试主题，分别位于不同的文本文件中。 - 数据处理脚本 run_analysis.R：此脚本的主要任务是合并测试集和训练集，添加活动标签，并筛选出与均值和标准差有关的列，最终生成整洁的数据集。 - R 语言：一种专门用于数据分析、统计计算和图形表示的编程语言。 - 版本控制：项目可能使用 Git 进行版本控制，其中 "master" 指代主分支或主版本。