Coursera项目：使用R语言获取和清理数据

资源摘要信息:"Coursera课程项目 GettingDataProject 是一个关于数据获取和清理的实际练习。课程要求学生使用R语言编写一个名为 run_analysis.R 的脚本来处理特定的数据集。此脚本的主要任务是合并多个数据文件，并创建一个包含平均值的新数据框。这个新数据框将基于原始数据集中特定变量的平均值，这些变量名中包含 'mean()' 或 'std' 字符串，并且按照主题和活动进行分组。 具体来说，run_analysis.R 脚本在处理数据时需要注意以下几点： 1. 数据文件的组织：脚本需要按照指定的文件名和结构来操作数据文件，这些文件包括：subject_train.txt（训练集中的主体识别信息）、y_train.txt（训练集中的活动标识信息）、X_train.txt（训练集中的特征变量数据）、subject_test.txt（测试集中的主体识别信息）、y_test.txt（测试集中的活动标识信息）、X_test.txt（测试集中的特征变量数据）、activity_labels.txt（活动标签信息）和features.txt（特征变量的名称信息）。 2. 数据合并：使用R语言的功能，将训练集和测试集的数据文件合并成一个名为“combinedData”的数据框。 3. 数据清洗与转换：在此基础上，根据特征变量名称，提取包含 'mean()' 或 'std' 的所有变量，并计算这些变量按主题（主体识别信息）和活动分类的平均值，生成最终的子集摘要数据框。 4. 工作目录的配置：脚本运行时，要么需要将文件放置在R的工作目录中，要么将文件放在一个名为“UCI HAR Dataset”的文件夹内，该文件夹位于工作目录中。 标签 "R" 表明这个项目是使用R语言来实现数据处理和分析的。R是一种广受欢迎的编程语言，特别在统计分析、图形表示和数据挖掘领域有着广泛的应用。对于数据科学家和统计学家来说，掌握R语言是必备的技能之一。 压缩包文件名称列表中的"GettingDataProject-master"指出了项目的名称以及版本控制信息。通过版本控制（如Git），可以更好地管理代码的版本，方便协作和代码的维护。'master'通常表示主分支，是项目稳定版本的存放地。 总结来说，这个Coursera课程项目是关于使用R语言来实现数据获取、清理、合并和分析的一个实例。通过这个项目，学生可以加深对数据预处理、数据整合和数据摘要的理解，并且熟悉如何在R环境中执行这些操作。"