数据获取与清理教程：JHU Coursera 数据科学课程实践

资源摘要信息:"获取和清理数据:约翰霍普金斯大学 Coursera 数据科学轨道的回购" 知识点概述： 该资源库涉及数据科学领域中的两个重要步骤：数据获取与数据清理。这一过程是数据科学项目的基础，是任何数据分析或机器学习任务前必须经历的阶段。数据获取指的是从不同来源收集数据，而数据清理则包括清洗、处理、组织数据，确保数据的质量和可用性。本课程资源包主要针对这些技能的训练。 详细知识点： 1. 数据获取 - 数据来源多样，包括数据库、API、公开数据集、网络爬虫等。 - 数据获取的方法和工具，如Python的requests库、数据库查询语言SQL、网络爬虫工具如Scrapy或BeautifulSoup等。 - 数据获取过程中需要考虑的因素，包括数据的合法性、隐私问题、数据的规模和格式等。 2. 数据清理 - 数据预处理的重要性，不规则、缺失、重复和错误的数据会影响分析结果的准确性。 - 数据清洗的步骤包括数据清洗、数据转换、数据归一化和数据离散化等。 - 数据清洗的具体技术，如使用Excel、R语言的dplyr包、Python的Pandas库等工具进行数据清洗。 - 数据转换，包括数据类型转换、数据离散化、数据标准化和归一化等。 - 如何处理缺失数据，包括删除含有缺失值的记录、数据插补、使用众数、中位数或平均值填充等方法。 - 如何处理异常值，采用的方法可能包括删除异常记录、变换异常值、或使用模型检测和处理异常值。 3. 数据集的整合与整理 - 如何整合来自不同来源的数据集，包括数据的合并、连接等操作。 - 数据整理的方法，如排序、筛选、分组和汇总等。 - 保持数据整合的一致性和准确性。 4. 数据分析前的准备 - 创建整洁数据集的概念，即数据应该是整齐的（tidy），每行是一个观测值，每列是一个变量，每个表格是一个类型的数据。 - 为了后续分析，如何选择和构建合适的变量。 5. 文件结构和文档编制 - 提交的项目文件结构说明，包括整洁数据集、执行分析的脚本、数据代码手册和README.md文件。 - 如何编写代码手册（CodeBook.md），记录数据集中的变量、数据、以及变量的任何转换。 - README.md文件的编写，用于解释脚本的工作原理以及脚本之间的联系。 6. 可穿戴计算领域的数据科学 - 可穿戴设备如Fitbit、Nike、Jawbone Up等收集的数据特点。 - 利用数据科学对可穿戴设备数据进行分析，以吸引新用户或改进产品。 - 算法开发在可穿戴计算领域的应用。 7. 评估标准 - 同行评分的方式，根据一系列是/否问题来评估项目。 - 对提交内容的具体要求，包括整洁数据集、脚本、代码手册和README文档。 本资源包的目的是帮助学习者建立数据获取和数据清理的技能，这是成为一名数据科学家所必须掌握的基础。通过实践，学习者可以学会如何处理数据集，创建整洁的数据，以及如何撰写和组织项目文档，从而为后续的数据分析工作打下坚实的基础。