获取和清洗数据课程项目 获取和清理数据课程项目这是“获取和清理数据Coursera”课程的课程项目。 包含的R脚本run_analysis.R执行以下操作：下载数据集，并将该文件放置在“ data”文件夹中（如果该文件在工作目录中尚不存在）。 解压缩文件。 获取文件列表。 分配数据并为变量设置名称。 检查上述变量的属性合并训练和X，y和主题的测试集以创建一个数据集“ data_merged”。 仅将每次测量的均值（均值）和标准差（std）的测量值提取到新的数据集“数据”中。 使用描述性活动名称在

Coursera的获取和清洗数据课程项目 用于获取和清理数据课程项目提交的存储库-同行评分的作业 在本次作业中，我们将演示收集，使用和清理数据集的技术。 这是“获取和清洁数据课程”中的同级评分作业。 提供的数据集： : 在获取数据的站点上可以找到完整的描述： : 该存储库包含以下文件 A）README.md-一个自述文件，用于说明此存储库中的文件和说明 B）run_anaysis.R-执行分配要求的脚本。 该代码的目标是执行以下指令：1.将训练和测试集合并以创建一个数据集。 2.仅提

获取和清理数据分配 这是从课程中获取课程和清除数据的任务。 该项目的目的是演示您收集，使用和清理数据集的能力。 目的是准备可用于以后分析的整洁数据。 您的同事将根据与该项目相关的一系列是/否问题为您评分。 您将需要提交：1）如下所述的整洁数据集，2）使用执行分析的脚本指向Github存储库的链接，以及3）描述变量，数据和任何转换的代码本。或您执行的清理工作，以清理称为CodeBook.md的数据。 您还应该在脚本中的回购中包含README.md。 此仓库说明了所有脚本的工作方式以及它们的连接方