掌握数据获取与清洗：Coursera项目实践

资源摘要信息: "Getting_and_Cleanning_Data: 获取和清理数据课程的新存储库" Coursera数据专业化课程的一部分是获取和清理数据项目，旨在通过编写脚本代码来整理和生成整洁的数据集。这些数据集来自于“Human Activity Recognition Using Smarthphone”项目，其中包含了由三星Galaxy S智能手机的加速度计收集的信息。 该存储库中包含一个名为run_analysis.R的脚本文件，其主要功能是读取训练和测试数据文件，并将它们合并为一个临时数据框。利用活动标签数据替换数据框中的活动ID，使其以具有意义的描述形式展示。通过特征文件过滤出包含均值和标准值的列，最终将处理后的数据保存为按“主题 ID”和“活动”分组的文本文件，文件中每列均显示为平均值。 脚本文件的运行假定所有相关文件都位于同一目录中，这通常意味着在开始运行脚本之前，需要确保相关的数据文件都已经被下载并放置在脚本文件所在的同一文件夹内。 关于该课程项目的知识点包括： 1. 数据获取与预处理： - 数据清洗是数据科学中的一个重要环节，涉及到从不同来源获取数据，去除错误和无关的数据。 - 了解如何读取不同格式的数据文件，例如CSV，Excel表格等。 2. 数据合并与组织： - 合并数据集是将多个数据集中的相关数据结合起来的过程，通常涉及“键”来匹配和合并数据。 - 对于结构化数据，理解数据框（data frame）的概念，这是R语言中进行数据分析和处理的核心数据结构。 3. 数据转换和聚合： - 使用活动标签数据替换ID的过程体现了数据转换的需求，即对数据进行格式化或重新编码。 - 聚合操作通常涉及按一定的分类标准对数据进行分组，并对每组数据进行某种形式的计算，例如求平均值。 4. R语言的使用： - run_analysis.R文件展示了如何在R语言中编写脚本，处理和分析数据集。 - R语言的向量化操作使得数据处理更加高效，如使用特征文件进行数据列的筛选。 - 输出格式化输出，以文本文件的形式保存结果，是数据分析的常规实践。 5. 数据分析项目实践： - 该课程项目是一个完整的数据分析流程的实例，从数据获取到最终的输出结果，涵盖了数据科学的主要步骤。 - 学会如何管理和组织文件、脚本，以及确保脚本的环境依赖正确配置。 6. 特定领域数据集的使用： - 本项目使用的是来自人体活动识别研究的数据集，该数据集来自于智能手机传感器收集的加速度计数据。 - 对于数据分析来说，了解数据的背景知识可以帮助更好的进行特征选择和数据处理。 通过这个项目的实践，可以学习到如何使用R语言处理实际问题，学习数据获取、清洗、分析和输出的全过程，这对于任何希望进入数据科学领域的人都是一项宝贵的技能。