手机价格预测数据集MobilePhonePricePredictionDataset-emrehalac
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, 特征工程, 移动设备, 硬件参数, 分类模型
数据概述：
该数据集包含手机的详细配置信息及其对应的价格区间，用于手机价格预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的手机配置与价格的快照数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内的手机产品信息。
数据维度：数据集包含多个手机硬件和功能相关的特征，包括：
battery_power：电池电量
blue：是否支持蓝牙
clock_speed：CPU主频
dual_sim：是否支持双卡
fc：前置摄像头像素
four_g：是否支持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：后置摄像头像素
px_height：屏幕高度像素
px_width：屏幕宽度像素
ram：RAM容量
sc_h：屏幕高度
sc_w：屏幕宽度
talk_time：通话时间
three_g：是否支持3G
touch_screen：是否触摸屏
wifi：是否支持WiFi
price_range：价格区间（分类标签）
数据格式：CSV格式，文件名为telefon_fiyatlari.csv，方便进行数据分析和建模。数据已进行预处理，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。
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构建。
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、数据挖掘等领域的研究，可以用于探索不同手机配置对价格的影响，以及构建价格预测模型。
行业应用：可以为手机厂商、电商平台、市场分析机构提供数据支持，用于价格策略制定、市场趋势分析和产品推荐。
决策支持：支持企业在产品设计、定价和市场推广方面的决策，帮助企业更好地了解市场需求和竞争态势。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于构建手机价格预测模型，并研究不同手机配置对价格的影响，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
