手机价格预测数据集MobilePhonePricePredictionDataset-alirezahasannejad
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 线性回归, 分类模型, 数据分析, 硬件参数, 移动设备
数据概述：
该数据集包含手机硬件配置信息与对应的价格区间数据，旨在用于手机价格预测模型的构建与分析。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市场数据。
数据维度：数据集包括多个手机硬件配置相关的特征，如电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟速度（clock_speed）、双卡双待（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、4G支持（four_g）、内部存储（int_memory）、手机深度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、主摄像头像素（pc）、像素高度（px_height）、像素宽度（px_width）、RAM大小（ram）、屏幕高度（sc_h）、屏幕宽度（sc_w）、通话时间（talk_time）、3G支持（three_g）、触摸屏（touch_screen）、WiFi支持（wifi），以及价格区间（price_range）等。
数据格式：CSV格式，文件名为mobile_prices.csv，易于进行数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集平台，已进行初步的整理，方便直接用于建模。
该数据集适合用于手机价格预测、产品特征分析和市场趋势研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如探索不同硬件配置对手机价格的影响，构建价格预测模型等。
行业应用：为手机厂商、电商平台、市场调研机构等提供数据支持，用于产品定价策略制定、市场分析、竞品分析等。
决策支持：支持企业进行市场营销策略的制定，辅助进行产品设计和研发方向的决策。
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建模和分析的技能。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，分析不同硬件参数对手机价格的影响，帮助用户优化定价策略，提升市场竞争力。
