R脚本数据处理指南：获取与清洗数据实践

知识点详细说明: 1. R语言在数据处理中的应用 标题中提到的“run_analysis.R”表明本次编程作业是使用R语言来完成的。R是一种广泛使用的统计分析和图形表示的编程语言，特别适合于数据挖掘和统计建模。在处理数据，尤其是数据清洗、数据整合以及后续的数据分析和可视化任务中，R语言扮演着重要的角色。 2. 数据集的合并与处理 作业要求合并训练集和测试集以创建一个数据集。在R中，可以通过不同的方法合并数据集，比如使用`rbind()`函数来纵向合并数据行，或者使用`merge()`函数来合并具有相同或不同列名的两个数据集。合并后，可能需要对数据进行进一步的处理，如重命名变量，清洗异常值等。 3. 特征提取：平均值和标准偏差 作业要求仅提取每个测量值的平均值和标准偏差的测量值。在R中，可以通过`aggregate()`函数或`dplyr`包中的`summarise()`函数来计算每个分组的平均值和标准偏差。`dplyr`是一个强大的R包，它提供了一系列方便的函数来处理数据框（data frames）。 4. 数据的命名规范 使用描述性活动名称来命名数据集中的活动，以及使用描述性变量名称来标记数据集。在R中，可以使用`names()`函数来重命名数据集的列名。良好的命名规范可以提高数据的可读性和后续处理的便捷性。 5. 创建独立的tidy数据集 要求基于特定条件创建第二个独立的tidy数据集，包含每个活动和每个主题的每个变量的平均值。在R中，可以通过`dplyr`包的`group_by()`函数对数据进行分组，然后用`summarise()`函数计算每个分组的平均值。所谓tidy数据集，是指每个变量构成一个列，每个观测值构成一行，每个类型的数据集构成一个表的数据结构。 6. 原始数据集的来源和格式 原始数据集是来自于三星Galaxy S智能手机的加速度计收集的数据，这暗示了数据集可能涉及到时间序列数据以及可能的传感器数据处理。原始数据集通常包含大量的细节信息，可能包含很多对于特定分析任务来说不必要的变量，因此需要进行清理和预处理以突出关键信息。 7. 工作目录和文件管理 作业中提到，需要将数据集下载并解压缩后放在与脚本相同的文件夹中，并将包含“run_analysis.R”和“UCI HAR Dataset”的文件夹设置为工作目录。在R中，可以使用`setwd()`函数来设置工作目录，而`list.files()`和`dir()`函数可以帮助列出目录中的文件，以确认数据集是否已正确放置。 8. R包的依赖性 作业中特别提到脚本依赖于“dplyr”包，这意味着在运行脚本之前，需要确保已经安装并加载了dplyr包。在R中，可以使用`install.packages()`来安装需要的包，并使用`library()`或`require()`来加载它们。 9. 压缩包子文件的文件名称列表 提供的文件名称列表为"getandcleandata-master"，暗示了可能有一个使用git管理的项目仓库，其中包含了一个名为“master”的主要分支。通常情况下，通过下载和解压该文件，我们可以获取到包含R脚本、数据集和其他资源文件的项目文件夹。 综上所述，本次编程作业涵盖了数据的下载、解压、整合，以及利用R语言及其库进行数据清洗和转换的全面技能，是数据科学与分析的一个具体实践案例。