手机价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-fatemehpanahandeh
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 移动设备, 数据分析, 特征工程, 分类模型, 硬件参数
数据概述：
该数据集包含手机的详细技术规格和价格区间信息，用于预测手机的价格范围。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为手机型号的静态参数集合。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球市场上的手机型号。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、CPU 频率（clock_speed）、双卡（dual_sim）、前置摄像头像素（front_cam）、4G 网络支持（four_g）、内部存储（int_memory）、手机厚度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、后置摄像头像素（primary_cam）、屏幕高度（px_height）、屏幕宽度（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 网络支持（three_g）、触摸屏（touch_screen）、Wi-Fi 支持（wifi）以及价格范围（price_range）。
数据格式：CSV格式，包含 train_dataset.csv 和 test_dataset.csv 两个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的手机参数信息，并已进行了结构化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于手机价格的预测研究，以及探索手机硬件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、数据挖掘等领域的学术研究，例如手机价格预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为手机厂商、市场分析机构提供数据支持，用于市场调研、竞争分析和产品定价策略制定。
决策支持：支持手机行业的决策制定，例如产品设计优化、市场推广策略调整。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据建模和预测分析。
此数据集特别适合用于构建手机价格预测模型，评估不同硬件配置对价格的影响，从而优化产品设计和市场策略。
