R语言数据分析教程：Coursera数据科学专项课程作业解析

资源摘要信息:"Coursera Data Science 03 获取和清理数据编程作业" 标题: "CourseraDataScience-03:Coursera Data Science 03 获取和清理数据编程作业" 描述: "本文件涉及通过run_analysis.R脚本对UCI智能手机数据进行解压和数据清理的步骤。用户需指定输出文件的位置，该文件将保存为'tidydata.txt'。输出可以保存在当前工作目录，也可以指定绝对路径。" 标签: "R" 压缩包子文件的文件名称列表: CourseraDataScience-03-master 知识点: 1. Coursera Data Science 系列课程: 这是一个提供数据分析相关知识与技能的在线教育平台，其中包括获取和清理数据的课程，本次作业即来自于此课程。 2. R语言: R是一种用于统计分析、图形表示和报告的编程语言和软件环境。本作业中使用了R脚本文件run_analysis.R，来执行数据的获取和清理。 3. UCI 智能手机数据集: 这是加利福尼亚大学信息与计算机科学学院(UCI)提供的一个开放数据集，它包含了智能手机收集的各种传感器数据，用于活动识别的研究。本次作业中需要使用到这个数据集的解压副本。 4. 数据清理: 数据清理是一个数据预处理过程，目的在于提高数据质量，为数据分析和建模准备高质量的输入数据。通常包括去除重复数据、处理缺失值、异常值处理、数据转换、数据规约等。 5. R脚本运行: 在R中，脚本文件可以通过source()函数来执行。本作业提供两种运行方式，一种是在当前工作目录下运行，另一种是用户指定工作目录后运行。 6. 输出文件设置: run_analysis.R 脚本允许用户指定输出文件的名称，如tidydata.txt，这将在工作目录中生成一个包含清理后数据的文件。 7. 工作目录: R语言中的工作目录是指当前处理文件和数据的目录位置。可以使用getwd()函数来查看当前工作目录，而setwd()函数可以用来改变工作目录。 8. 数据连接与合并: 在数据清理过程中，经常需要根据某些键值（如ActivityID）来合并不同的数据集。在本次作业中，run_analysis.R脚本中使用到了数据连接的步骤。 9. 编程作业的提交和执行: 作为编程课程的一部分，学生需要将编写好的脚本文件run_analysis.R提交，并且按照指导文档进行相应的操作。 10. HTML 文档输出: 在R语言中，可以使用rmarkdown包将R脚本和分析结果输出为HTML格式的文档，方便展示和分享结果。 总结来说，本资源涉及了数据分析课程中的实践操作，重点在于使用R语言对智能手机数据集进行获取、清理以及输出处理结果。这些技能对于数据分析师来说是至关重要的，因为数据分析的一个重要环节就是数据预处理。通过实际操作，学生可以加深对数据清理步骤的理解和掌握。