数据分析必修课：智能手机活动数据的获取与清洗

资源摘要信息:"获取和清理数据项目是针对使用智能手机进行人类活动识别的数据集。该项目要求参与者首先下载并解压包含数据集的压缩文件，然后在保持原有文件夹结构的情况下运行R脚本（run_analysis.R）。在执行脚本之前，需要确保已经安装了reshape2包，该包可以通过CRAN（Comprehensive R Archive Network）进行下载。 R脚本的执行目标是分析原始数据集，并输出一个整洁的数据集，命名为tidyDataset.txt。整洁的数据集应该具备良好的结构，使得数据易于分析和理解。 在项目进行中，参与者将学习如何处理数据，包括数据导入、数据清洗、数据合并、数据变换等技能。数据清洗可能涉及到删除或填充缺失值、纠正数据格式错误、排除异常值等步骤。通过这些处理，可以将原始数据集转换成结构化和格式一致的整洁数据集，为进一步的数据分析和挖掘打下坚实的基础。 此外，参与者在处理数据的过程中，将需要熟悉R语言的数据处理能力，了解如何操作数据框（data frames），掌握使用reshape2包中的函数来重构和转换数据集。reshape2包能够帮助用户轻松地将数据从宽格式转换为长格式，或者反之，这对于数据的聚合、重塑和汇总非常有用。 通过完成这个项目，参与者将能够加深对数据科学中数据预处理步骤的理解，并且提高使用R语言进行数据处理的实际操作能力。这对于任何希望在数据科学领域进一步发展的人员来说都是一个宝贵的练习。 最后，项目还鼓励参与者阅读码本，码本中包含了对数据集和分析的详细说明，这对于确保数据集的正确理解和分析至关重要。"