R语言数据获取与清洗流程详解

资源摘要信息:"获取和清理数据项目（Getting And Cleaning Data Project）是一个实践性的数据科学项目，旨在指导参与者学习如何从原始数据集中获取数据、清理数据，并进行初步的数据分析。本项目要求参与者使用R语言编写一个名为run_analysis.R的脚本来完成以下任务： 1. 运行run_analysis.R脚本之前，需要先下载并解压缩提供的源数据文件。这一步骤通常需要下载特定的数据压缩包文件，然后在R环境中使用相应的解压缩函数或命令来提取数据文件。 2. 在R中设置工作目录是进行数据分析前的重要步骤。通过setwd()函数可以将R的工作目录更改为已下载并解压数据文件所在的目录。需要注意的是，脚本中使用了getwd()函数来获取当前工作目录的路径，以确保后续操作能够在正确的目录下执行。在执行这些步骤时，不应更改下载文件夹的名称，以避免路径错误。 3. run_analysis.R脚本将执行一系列数据处理任务。首先，脚本将合并训练数据集和测试数据集。在原始数据集中，训练数据集和测试数据集是分开提供的，合并这两部分数据是为了整合来自不同来源的相关数据，形成一个统一的数据集。 4. 脚本接着从合并后的数据集中提取每个测量的均值（mean）和标准差（standard deviation）数据。这些测量值通常是指那些以“-mean()”或“-std()”结尾的特征列，它们代表了实验对象在不同活动状态下进行测量的均值和标准差。 5. 为了使数据集更加易读和直观，脚本将使用描述性活动名称来重命名数据集中的活动变量。这意味着原始数据集中的数字或编码代表的活动名称将被替换为更具描述性的文本标签，例如将活动编号“1”替换为“WALKING”。 6. 最后，run_analysis.R脚本将创建一个独立的整洁数据集。这个数据集将包含每个活动（Activity）和每个实验主题（Subject）的每个变量的平均值。'tidy data'概念强调数据的整洁性，即每个变量形成一列，每个观测对象形成一行，每个表（数据集）只包含一个类型的数据，这样可以简化后续的数据分析工作。 本项目不仅锻炼了R语言的数据处理能力，还涉及到了数据管理的基本原则和最佳实践。参与者需熟悉R语言的基础知识，包括数据读取、数据合并、数据筛选、变量重命名、数据集的创建以及对数据分析结果的理解。在实践中，参与者应确保所有操作的可复现性，以便其他研究者可以重现相同的分析过程。 为更好地理解项目的细节和要求，参与者应参考提供的CodeBook.md文件，它包含了数据集中所有变量的详细描述，帮助理解每列数据的含义以及数据集的结构。这个文件对于理解如何正确地使用数据和避免错误解释结果至关重要。"