创建UCI HAR整洁数据集的R脚本指南

资源摘要信息:"coursera_tidydata" 知识点: 1. UCI HAR 数据集：UCI HAR 数据集，即加利福尼亚大学尔湾分校人体动作识别数据集，是一组关于人体运动的详细数据，包括了一系列关于人体在做各种活动时的数据记录，如走路、上楼梯、坐、站、躺等。这些数据集广泛用于活动识别和移动计算的研究。 2. 整洁数据（Tidy Data）：在数据科学中，整洁数据是一个重要的概念，指的是数据集中的每个变量形成一列，每个观测值形成一行，每个表格只包含一个类型的数据，这样的数据格式方便进行数据操作和分析。整洁数据有助于提高数据处理效率和准确性。 3. run_analysis.R脚本：这个脚本是为了处理和转换UCI HAR数据集，生成整洁数据集所编写。它将训练集和测试集合并为一个数据集，然后提取出平均值和标准偏差的测量值，用描述性活动名称和变量名称重新标记数据集，并生成包含每个活动和每个主体的每个变量平均值的第二个独立整洁数据集。 4. 数据集合并：脚本中首先需要将训练集和测试集合并为一个单一的数据集，以便进行统一处理。合并数据集是数据处理的一个基本操作，涉及到行和列的整合。 5. 提取平均值和标准偏差测量值：在生成整洁数据集中，仅保留每个测量的平均值和标准偏差，这是因为在数据分析中，这些统计值有助于了解数据的分布情况。 6. 描述性活动名称和变量名称：为了提高数据可读性，脚本使用描述性名称来命名数据集中的活动和变量。这样做可以清晰地表达每个变量和活动的含义，方便后续的数据分析和处理。 7. 创建第二个独立整洁数据集：基于已经处理过的数据集，脚本创建了一个新的独立数据集，该数据集包含每个活动和每个主体的每个变量的平均值，用于进一步的数据分析。 8. dplyr包：要执行run_analysis.R脚本，必须安装并调用dplyr包。dplyr是一个非常流行的R语言包，提供了易于使用的函数，用于数据操作和数据转换。 9. 自定义函数：在脚本中编写了多个函数来执行特定的数据处理操作。使用函数可以提高代码的可读性和可复用性，同时便于维护和调试。 10. 全局环境：脚本将用于后续功能的数据写入全局环境，确保数据可以在全局范围内被访问和处理。 11. 主函数：编写了一个主函数来执行所有操作，这样的设计可以简化脚本的执行，使得用户只需要调用一个函数即可完成所有数据处理步骤。 12. 工作目录：脚本假定用户的工作目录是包含run_analysis.R的目录，数据输入遵循特定的文件夹结构。这意味着用户需要确保脚本和数据文件位于同一目录下，并且数据的存放结构与脚本的预期一致。 通过run_analysis.R脚本的使用，可以实现从原始的UCI HAR数据集到整洁数据集的转换，这是数据分析的一个重要步骤，为后续的数据分析提供了基础。