Coursera 数据清洗课程：从下载到分析的完整指南

资源摘要信息:"Coursera-Getting-and-Cleaning-Data课程是关于数据分析的一个重要组成部分，该课程主要教授如何获取和清理数据。在这个课程中，你将会学习到如何处理原始数据集，如何使用R语言进行数据的读取、处理和清理。该课程材料包括一个名为Coursera-Getting-and-Cleaning-Data-master的压缩包文件，解压缩后会得到一个名为“UCI HAR Dataset”的文件夹，这是课程的主要数据源。 在课程中，你需要运行一个名为“run_analysis.R”的R脚本文件。这个脚本的主要工作流程如下： 1. 使用read.table()命令读取所有原始数据文件。read.table()是R语言中用于读取文本文件的函数，它可以读取各种格式的表格数据，包括csv文件，这在数据处理中是非常重要的工具。 2. 使用rbind()命令连接测试和训练数据集。rbind()是R语言中用于合并数据框的函数，它可以将两个数据框按行合并，这对于数据处理来说是一个非常有用的技巧。 3. 仅从原始数据中提取平均值和标准偏差测量值。这一步是数据清洗的重要步骤，它可以帮助我们去除不必要的数据，只保留我们需要的数据。 4. 活动名称重新格式化得更干净。这一步是数据清洗的另一个步骤，它可以帮助我们清理数据，使其更容易理解和使用。 5. 使用gsub()命令清除变量名称。gsub()是R语言中用于替换字符串的函数，它可以将变量名中的特殊字符或不需要的字符替换掉，使变量名更加清晰。 6. 将生成的tidy数据集写入.txt文件，然后仅从第一个tidy数据集中选择每个变量的平均值，生成“tidy_data_means.txt”。这一步是数据处理的最后一步，它可以帮助我们将处理后的数据保存下来，以便以后使用或分享。 总的来说，Coursera-Getting-and-Cleaning-Data课程是学习如何获取和清理数据的一个很好的开始。通过这个课程，你将学会如何使用R语言处理数据，如何清理和格式化数据，以及如何将处理后的数据保存下来。这对于数据分析来说是非常重要的技能。"