文件名称：GettingAndCleaningData:课程项目回购
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更新时间：2024-07-18 17:12:16
R
课程项目 - README 获取和清理数据 2015 年 1 月 介绍 通过在分析之前清理或整理数据，可以简化分析大型数据集的艰巨任务。 如此整洁的数据集应遵循四项一般原则。 他们是： 您测量的每个变量都应该在一列中 该变量的每个不同观察值都应该在不同的行中 每种“种类”的变量应该有一个表 如果您有多个表，它们应该在表中包含一列以允许它们被链接 [1] 以这种格式处理的数据与 R 中的数据科学家的分析工具配合得很好。为了熟悉这个过程，我们将从给定的数据集中准备整齐的数据。 原始数据 该项目的数据集位于的 zip 文件中。 它是一个使用智能手机识别人类活动的数据库，该智能手机在受试者腰部安装了嵌入式惯性传感器。 可以在找到该研究的完整说明。 项目所需的文件位于 zip 文件的UCI HAR Dataset子目录中。 这个目录的内容是： activity_labels.txt - 研究中
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GettingAndCleaningData-master
----CodeBook.md(14KB)
----run_analysis.R(3KB)
----README.md(8KB)