手机价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-sajjadrahman56
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 分类, 手机参数, 电池, 内存, RAM, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的手机硬件配置信息，记录了不同手机的各项性能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，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体国家或地区，但数据集中的手机参数反映了市场上的主流配置。
数据维度：包括“battery_power”（电池容量）、“blue”（蓝牙）、“clock_speed”（CPU 速度）、“dual_sim”（双卡）、“fc”（前置摄像头像素）、“four_g”（4G）、“int_memory”（内部存储）、“m_dep”（手机深度）、“mobile_wt”（手机重量）、“n_cores”（核心数）、“pc”（主摄像头像素）、“px_height”（像素高度）、“px_width”（像素宽度）、“ram”（随机存取存储器）、“sc_h”（屏幕高度）、“sc_w”（屏幕宽度）、“talk_time”（通话时间）、“three_g”（3G）、“touch_screen”（触摸屏）、“wifi”（无线网络）和“price_range”（价格区间）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。数据已进行标准化，方便直接用于机器学习。
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：适用于手机价格预测、手机配置与价格关系分析等研究，有助于理解硬件配置对手机价格的影响。
行业应用：为手机厂商、电商平台和市场研究机构提供数据支持，可用于价格策略制定、市场趋势分析和产品推荐。
决策支持：支持手机产品的定价策略优化，帮助企业更好地把握市场机会。
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熟悉数据处理和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索手机硬件参数与价格区间之间的关系，帮助用户构建价格预测模型，提升市场分析能力。
