Coursera数据清洗实践：run_analysis.R脚本应用指南

资源摘要信息:"Coursera-Getting-Cleaning-Data" 知识点： 1. 数据集合并：在数据分析中，经常需要将多个相关数据集合并成一个大的数据集以便进行综合分析。在本课程中，涉及到的名为run_analysis.R的R脚本首先执行的操作就是合并训练集和测试集以创建一个数据集。合并数据集是数据预处理的重要步骤，它可以使用R中的各种函数如`rbind`（纵向合并）或`cbind`（横向合并）等。 2. 数据清洗：数据清洗是确保数据分析准确性的重要步骤。在本案例中，数据清洗体现在提取每个测量值的平均值和标准偏差的测量值，这涉及到数据筛选过程。使用R语言中`subset`函数或`dplyr`包的`filter`函数可以帮助我们筛选出符合条件的数据行。 3. 数据命名：在数据集中使用描述性的活动名称和变量名称是提高数据可读性和后续处理效率的关键。好的命名可以使其他数据分析人员或未来的你快速理解数据的含义，避免混淆。在R中可以通过直接赋值的方式修改列名。 4. 数据集标记：描述性变量名称的适当地标记数据集，有利于提高数据的可读性和维护性。在R中，可以使用`names()`函数对数据集的列名进行批量修改。 5. 生成tidy数据集：tidy数据集是一种规范化的数据格式，它要求每行是一个观测，每列是一个变量，每个数据集中只包含一种类型的数据。在本课程中，需要创建的第二个独立的tidy数据集包含了每个活动和每个主题的每个变量的平均值。要创建这样的数据集，R语言的`reshape2`和`data.table`包提供了很好的工具，例如`melt`函数可以用来将宽格式数据转换为长格式数据，而`dcast`函数可以将数据从长格式转换为宽格式，计算平均值。 6. R语言的包管理：在R中，包是预编译代码的集合，它们可以方便地扩展R的功能。本课程中使用的`reshape2`和`data.table`是R社区广泛使用的包，分别用于数据重塑和数据操作。如果这些包尚未安装，可以通过R的包管理函数`install.packages`来安装。例如，要安装`data.table`，可以使用`install.packages("data.table")`。 7. R脚本的运行：R脚本是一系列R命令的集合，可以通过R的脚本解释器运行。在本课程中，需要先克隆GitHub存储库，设置工作目录到脚本所在的路径，然后运行脚本。设置工作目录通常使用`setwd()`函数。 8. GitHub的使用：GitHub是一个基于Git的在线代码托管服务平台，它允许用户保存代码版本、管理项目和进行协作。在本课程中，数据集存储在GitHub存储库中，参与者需要先克隆这个存储库到本地工作站才能进行数据处理和分析。 9. 数据集来源说明：虽然本课程没有详细说明原始数据集的来源，但是提到了原始数据可以从提供的链接中获得。在实际的项目中，理解数据来源、数据的收集方式、数据集的结构等信息对于后续的数据处理和分析至关重要。 总结：此课程内容涵盖了数据处理和分析的一系列关键技能，从数据集的合并、清洗、命名、标记到生成tidy数据集，再到R语言包的安装和使用以及脚本运行和版本控制工具的使用，这些技能都是数据分析中非常基础且重要的知识点。掌握这些内容对于从事数据科学和数据分析工作的专业人士而言，是非常有必要的。