【文件属性】：
文件名称：GettingAndCleaningData:“获取和清理数据”课程项目（coursera）
文件大小：89KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-10 03:20:12
R
项目总结
目前所有数据科学中最令人兴奋的领域之一是可穿戴计算——例如参见本文。 Fitbit、Nike 和 Jawbone Up 等公司正在竞相开发最先进的算法来吸引新用户。 从课程网站链接到的数据代表从三星 Galaxy S 智能手机的加速度计收集的数据。 获取数据的站点提供了完整的描述：
源数据可以在这里找到：
提供的代码执行以下操作。
合并训练集和测试集以创建一个数据集。
仅提取每个测量值的平均值和标准偏差的测量值。
使用描述性活动名称来命名数据集中的活动
使用描述性变量名称适当地标记数据集。
使用每个活动和每个主题的每个变量的平均值创建第二个独立的整洁数据集。
使用提供的代码
要使用提供的代码，您只需执行以下操作：
提取 run_analysis.R 文件
确保“data.table”和“plyr”包已经安装在你的 R 环境中
通过运行“source('run_ana
【文件预览】：
GettingAndCleaningData-master
----.gitignore(39B)
----README.md(3KB)
----tidyData.txt(219KB)
----run_analysis.R(3KB)
----CodeBook.md(6KB)