Coursera数据处理编程作业详解与R语言应用

资源摘要信息:"GettingCleaningData" 本课程是一个以R语言为主的在线编程作业，它针对的是数据科学领域中十分关键的数据获取与清洗环节。学习者需要掌握一系列技能，以便于能够高效地从数据源中提取数据、清洗并最终准备用于分析的数据集。课程中特别提到了需要使用的几个R语言的库，它们分别是`plyr`和`reshape2`。这些库都提供了很多数据处理函数，能够帮助学习者方便地对数据集进行操作。 在开始这个编程作业之前，需要先安装并调用这些R语言库。`plyr`是一个用于分组、应用和组合数据的库，它提供了很多简单易用的函数来处理数据框架。比如`ddply`函数就可以按照一个或多个因子对数据进行分组，然后对每个分组应用特定的函数。`reshape2`库则可以用于数据的长格式和宽格式转换，它极大地简化了数据结构的重塑过程。 课程的描述中提到了从“定义的源中恢复数据”，这可能意味着数据可能是从网上下载的，也可能是从数据库中提取的，或者是来自其他数据源。学习者需要能够使用R语言的函数来读取数据，比如`read.csv()`、`read.table()`等，这些函数可以读取存储为CSV或其它分隔符文件格式的数据。 在数据加载到R环境之后，下一步是根据课程中“定义的分析”执行数据清洗和准备工作。这部分工作可能包括去除重复记录、填充缺失值、数据类型转换、筛选特定列、创建新的衍生变量等。这些操作在R中通常可以使用`dplyr`包来完成，虽然在这个课程中没有明确提到。 最后一步是创建输出文件。这一步骤对于分享分析结果来说非常重要，输出文件可能是表格、图表、图形等，可以使用R中的`write.csv()`、`write.table()`或`write.xlsx()`等函数来保存为CSV、文本或Excel文件格式。如果是图形，R语言的`ggplot2`库可以用来创建美观的图形，并可以导出为图片文件。 在准备输出文件的过程中，学习者可能还需要考虑文件的命名规范和结构化，确保文件清晰可读，并且包含所有必要的元数据信息，以便于其他用户或系统能够容易地理解和使用输出文件。最终，输出文件通常需要上传到指定的地方，例如课程平台或者是GitHub等代码托管平台上。 需要注意的是，虽然课程信息中提到了***，但实际的课程资源和文件应当是公开可用的，或者至少对于完成作业的学生是可访问的。文件名称“GettingCleaningData-master”表明了这是一个主分支的版本，可能是包含课程代码、数据文件、输出文件以及可能的说明文档的完整项目结构。 总而言之，"GettingCleaningData"这个资源的目的是为了让学习者通过实践来掌握获取和清洗数据的基本技能，这些技能对于数据分析、数据科学和统计学研究至关重要。通过课程的学习，学习者不仅能够提高对R语言的理解和应用能力，也能够熟悉整个数据处理的工作流程，为以后的数据分析工作打下坚实的基础。