手机价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-kalppandya
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, 手机参数, 分类模型, 数据集, 移动设备
数据概述：
该数据集包含手机的各项技术参数，用于预测手机的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但数据集中参数反映了手机的常见配置。
数据维度：数据集包含21个特征，包括电池电量 (battery_power)、蓝牙 (blue)、时钟速度 (clock_speed)、双卡 (dual_sim)、前置摄像头 (fc)、4G功能 (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 (pc)、像素高度 (px_height)、像素宽度 (px_width)、RAM (ram)、屏幕高度 (sc_h)、屏幕宽度 (sc_w)、通话时间 (talk_time)、3G功能 (three_g)、触摸屏 (touch_screen)、WiFi (wifi) 和价格范围 (price_range)。
数据格式：CSV格式，文件名为Mobile_price.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于手机价格的预测和分类，以及探索手机参数与价格之间的关系。
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，如价格预测模型、特征重要性分析等。
行业应用：可以为手机行业提供数据支持，尤其是在市场分析、产品定价、竞争对手分析等方面。
决策支持：支持手机厂商的产品研发和定价策略，帮助企业更好地了解市场需求。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员学习和实践数据建模。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，并探索不同手机参数对价格的影响，从而优化产品定价策略和预测市场趋势。
