库拉数据科学家课程：获取、清理及生成整洁数据集

该文件是关于Coursera上所提供数据科学家专业课程的项目文件回购。在文件中，详细描述了一个特定的项目，该项目需要学生在计算机上操作数据，并生成一个整洁的数据集。这一过程涉及对数据的获取、清洗，以及最终形成一个符合要求的整理后的数据集。 ### 知识点一：数据获取与清洗 数据获取与清洗是数据科学项目中至关重要的一步，通常包括以下几个阶段： 1. **数据获取**：这一步骤涉及从各种数据源中提取所需数据。数据源可以是数据库、API、网页爬取、文件导入等多种形式。在这个项目中，数据获取的具体方法没有详细说明，但通常涉及到使用特定的工具或编程语言进行数据的导入操作。 2. **数据清洗**：获取的数据往往包含缺失值、异常值、重复记录等问题，需要经过清洗来提高数据质量。数据清洗的常见操作包括删除或填充缺失值、识别并处理异常值、去除重复数据等。本项目要求创建一个整洁的数据集，意味着需要对原始数据进行一系列的清洗工作。 ### 知识点二：R语言的使用 R语言在数据科学领域被广泛使用，尤其在统计分析和数据可视化方面有着强大的能力。项目文件中提到了在R环境中进行操作的步骤，包括启动R、设置工作目录以及运行R脚本。 1. **启动R**：R通常需要在计算机上安装R软件或者使用RStudio这样的集成开发环境（IDE）来启动R语言环境。 2. **设置工作目录**：在R中，设置工作目录是为了指定当前工作环境中的文件路径，这样R可以找到并读取或保存文件。使用`setwd()`函数可以设置工作目录。 3. **运行R脚本**：文件提到输入`source(“run_analysis.R”)`来执行脚本。R脚本是一种包含多个R命令的文件，可以用来执行一系列复杂的数据分析任务。在这个项目中，`run_analysis.R`脚本应当包含了生成所需整洁数据集的所有操作步骤。 ### 知识点三：整洁数据集的创建 在数据科学中，整洁数据集（tidy dataset）是指每个变量构成一列、每个观测值构成一行、每个表仅包含一种类型的数据的格式。这种格式的数据集便于分析和可视化。在项目中创建的tidyDataSet.txt就是这样一个整理后的数据集。 1. **变量、观测和值**：在整洁数据集中，每个变量都会分配到一个列，每个观测值会分配到一行，每个数据类型（如数值型、字符型等）都会有相应的列来描述。 2. **生成整洁数据集**：通过一系列的R操作，如数据读取、数据转换、数据合并、列的重命名、因子变量的处理等，可以将原始的、可能杂乱无章的数据整理成为整洁的数据集。 ### 知识点四：项目文件结构 文件名"datasciencecoursera-master"表明该项目是在一个名为"datasciencecoursera"的文件夹中，并且"master"可能表示这是项目的主要文件夹或者主分支。在这样的文件结构中，通常会包含源代码文件、数据文件、文档说明以及其他可能需要的资源。 1. **源代码文件**：在这个项目中，源代码文件是`run_analysis.R`，它包含用于生成整洁数据集的R脚本。 2. **数据文件**：可能包括原始数据文件，或者是用于测试和验证的示例数据。 3. **文档说明**：通常会有README.md或其他类型的文档来说明项目结构、使用方法和项目要求等。 4. **资源文件**：可能还会有其他辅助性文件，如参考文献、外部工具链配置文件等。 通过以上步骤，用户可以完成数据科学家专业课程中的一个关键项目，掌握数据获取、清洗和整理的过程，熟悉R语言的操作，并在实际的数据科学工作中得到实践锻炼。