全面解决数据处理问题：《Tidyverse中的数据整理》课程评测与推荐

在数据科学的学习和应用中，我们常常会遇到非常棘手的问题，那就是数据本身无法直接被使用。大部分时候，原始数据并不完全符合分析的需求，必须经过重新整理、重排和格式化，以便进行可视化处理或输入到机器学习算法中。这意味着数据整理（Data Wrangling）在数据分析过程中的重要性不言而喻。

在这方面，Coursera推出的《Tidyverse中的数据整理》课程为许多希望掌握数据整理技能的学习者提供了宝贵的机会。这个课程的核心目标就是将零散的数据整合并转换为干净整洁的形式，从而使分析变得更加高效。

### 课程大纲

#### 1. 数据处理基础

精通数据整理的第一步是了解到为何常见的数据往往不 tidy。在这一部分，课程提供数据因为各式因素而不规整的背景知识，使我们更好得理解数据的本质。

#### 2. 因子、日期和时间

在这一模块中，我们通过认识R语言中因子的概念，来处理有限取值的分类数据，比如月份、地区等。尤其是在有一些样本变量明确的情况下，这一知识至关重要，对后续的分析工作将大有帮助。

#### 3. 字符串和文本的处理以及函数编程

数据中的文本和字符串数据处理是数据科学项目中必不可少的一环，在这一部分，我们可以学习到各种信息提取和文本数据的整理方法，同时借助functional programming，提高代码的灵活性和简洁性。

#### 4. 探索性数据分析

通过探索性数据分析方法，我们处于数据背后潜在的关系并且创建相关可视化，通过比对涉及分析，但要注意这并不意味着结果因为两个变量的共现而确认因果关系。

#### 5. 案例研究

精心设计的案例研究将帮助你一步一步搞清楚如何从不同数据源导入数据，并针对方法应用展开。甚至可以随机选择通过使用本课程的RStudio软件下载到个人电脑来进一步操作和探索主题性的项目。

#### 6. 项目：使用Tidyverse整理数据

在上个项目中，你将会使用来自消费者金融保护局的消费者投诉数据，进行实践操作并真实体验如何通过Tidyverse进行数据的蜕变处理。

### 课程推荐

强烈推荐希望提升数据整理数据以分析能力的各位仁者，尤其适合那些希望学习或已在使用R语言的用户。另外，教程配有丰富的示例，良好的设计使整个学习过程生动且愉快，自身上手属性十分高，为调查数据问题打下坚实基础。在竞逐或运用数据如经济、心理等亮点主题的研究设计方面更具竞争力。

综上所述，《Tidyverse中的数据整理》是一门令人成长的课程，更是一门掌握数据领域无下限的选择。无论《初来乍到》还是有微薄经验的用户们，再次探讨蟑螂的挑战其实并不复说道德、技巧我们必美在专注起来。期待你与我一起学习，一起战胜数据源的冷酷掌控，让世界充满各种可能性。