Cultural_data_science_HW_assignments

《文化数据科学的家庭作业》是针对数据科学领域中文化数据分析的一系列练习，旨在提升学习者在数据处理、可视化和编程方面的能力。这份资料主要涵盖了R语言的使用，以及与HTML相关的网页抓取技术。 作业四“以R开头”可能是要求学生利用R语言进行初步的数据操作和分析。R语言是数据科学领域广泛使用的统计分析工具，它的强大功能在于数据清洗、数据探索和建模。可能的任务包括使用R中的基础函数，如`read.csv`来导入数据，`head`和`summary`进行数据预览和基本统计，以及`dplyr`包进行数据操纵，如筛选、排序和聚合。 作业五“可视化全球发展-行动起来！ gganimate简介”涉及的是使用gganimate库制作动态图表，这是一个基于ggplot2的扩展，用于创建动画图形。gganimate使得数据的动态变化过程得以可视化，例如全球人口增长或经济发展的趋势，能更直观地展示数据随时间的变化情况。学习者需要了解如何创建ggplot对象，然后添加动画层，并使用`gganimate::transition_time`或`gganimate::enter_fade`等函数来实现动画效果。 作业六“创建函数和循环”进一步深化了R编程技能的学习。在R中，函数是自定义操作的重要方式，而循环则在处理批量任务时不可或缺。学习者可能需要编写自己的函数来解决特定问题，如数据转换或计算，同时掌握`for`、`while`等循环结构，以及`lapply`、`sapply`等向量化操作，以实现高效的数据处理。 作业八“练习网页抓取”涉及到HTML相关技术，特别是网络爬虫的编写。学习者将学习如何使用R的`rvest`包抓取和解析HTML网页内容，理解HTML元素结构，以及如何通过CSS选择器或XPath定位目标数据。此外，可能还需要使用`httpuv`或`httr`包发送HTTP请求，处理cookies和session，以便从动态加载或需要登录的网站获取数据。 这些作业综合了R语言的核心技能和数据科学实践，对于想要深入理解数据科学在文化领域应用的学习者来说，是非常宝贵的资源。通过完成这些作业，学习者不仅能提升R语言编程能力，还能掌握数据可视化和网络数据获取的实用技巧。