手机价格预测数据集CellphonePricePredictionDataset-anapedralpez
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 智能手机, 电池, 内存, 硬件
数据概述：
该数据集包含手机的详细硬件配置信息，用于预测手机价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用手机价格分析。
数据维度：包括id、battery_power（电池电量）、blue（蓝牙）、clock_speed（时钟速度）、dual_sim（双卡）、fc（前置摄像头像素）、four_g（4G）、int_memory（内部存储）、m_dep（手机深度）、mobile_wt（手机重量）、n_cores（CPU核心数）、pc（主摄像头像素）、px_height（像素高度）、px_width（像素宽度）、ram（随机存取存储器）、sc_h（屏幕高度）、sc_w（屏幕宽度）、talk_time（通话时间）、three_g（3G）、touch_screen（触摸屏）、wifi（无线网络）等多个特征。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的数据集平台，已进行基本的数据整理。
该数据集适合用于手机价格预测、特征重要性分析和机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如价格预测模型比较、特征工程研究等。
行业应用：可以为手机行业提供数据支持，用于市场分析、产品定价策略制定等。
决策支持：支持企业在手机产品研发和市场推广方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解和应用各种预测模型。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的关系，帮助用户构建价格预测模型，优化产品定价策略。
