手机价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-abdeltawabali
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, 移动设备, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的手机参数信息，记录了多种手机的配置参数及其对应的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用手机市场数据。
数据维度：包括电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟速度（clock_speed）、双卡（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（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）和价格区间（price_range）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为mobile_prices.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、分类建模等相关研究和应用。
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的构建、不同手机参数对价格的影响分析等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，尤其是在市场分析、产品定价、竞品分析等方面。
决策支持：支持手机厂商的产品设计、市场营销决策，以及消费者购买决策参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用分类模型。
此数据集特别适合用于探索手机参数与价格之间的关系，构建价格预测模型，从而帮助用户优化决策或提升预测精度。
