R语言数据获取与清洗实践指南

资源摘要信息:"本课程项目要求学生通过使用R语言编程来完成数据获取和数据清洗的任务，具体操作包括合并、提取、命名和标记数据集，以及生成新的整洁数据集。以下是详细的课程知识点： 1. R语言基础：R是一种用于统计分析、图形表示和报告的编程语言。本课程要求学生具备一定的R语言操作基础，包括但不限于变量赋值、函数使用、数据结构处理等。 2. 数据合并：在本项目中，需要将训练集和测试集合并成一个单一的数据集。这涉及到R语言中数据框（data.frame）的操作，特别是使用`rbind()`函数纵向合并数据框，或使用`merge()`函数合并数据框中的不同数据集。 3. 数据筛选：课程要求提取测量值中的平均值和标准偏差值。这需要学生掌握R语言中数据子集选择的方法，可能涉及`subset()`函数或逻辑索引等技术。 4. 数据命名：将数据集中的活动用描述性名称进行命名。这要求学生了解如何给R语言中的变量、列或数据框的列命名，通常使用`names()`函数进行修改。 5. 数据标记：需要使用描述性活动名称适当地标记数据集，这意味着学生需要熟悉因子（factor）数据类型，这是R语言中用于表示分类数据的一种特殊向量。 6. 数据集平均值计算：利用每个活动和每个主题的每个变量计算平均值。这涉及到数据分组（使用`by()`函数或`dplyr`包的`group_by()`）和聚合操作（使用`mean()`函数）。 7. 独立整洁数据集的创建：根据指定的条件创建一个新的独立数据集，需要学生掌握数据转换、筛选和整理的技巧，通常使用`dplyr`包中的`summarize()`和`tibble()`函数可以完成这类任务。 8. 文件和工作目录管理：下载数据源并将其放置到本地文件夹中，设置工作目录，运行R脚本生成新文件等，要求学生了解R语言中的文件路径操作和工作目录设置。 9. UCI HAR数据集介绍：该数据集是加州大学尔湾分校提供的一个人体动作识别数据集，它包含了多个传感器捕捉到的运动数据。学生需要了解该数据集的结构和内容，以便正确地提取和处理所需信息。 10. R脚本编写：编写一个名为`run_analysis.R`的R脚本，通过执行这个脚本，学生可以自动完成上述所有数据处理任务。这要求学生具备一定的脚本编程能力，能够通过顺序执行命令和函数来实现复杂的数据处理流程。 综上所述，本课程项目是一个涉及多个R语言数据处理知识点的综合实践，旨在提高学生对数据预处理、分析和报告的综合能力。"