手机价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-parisanahmadi
数据来源：互联网公开数据
标签：手机价格, 机器学习, 数据预测, 手机参数, 分类模型, 移动设备, 数据分析, 智能手机
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，视作静态手机参数数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据特征与市场上的智能手机产品特征相符。
数据维度：数据集包含多项手机技术参数，包括：电池容量、蓝牙、时钟频率、双卡、前置摄像头像素、是否支持4G、内部存储、手机深度、手机重量、核心数、主摄像头像素、像素高度、像素宽度、RAM大小、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、是否支持3G、触摸屏、WiFi等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的手机参数信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、手机参数与价格关系分析以及机器学习模型的训练与评估。
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，如价格预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为手机厂商、电商平台等提供数据支持，可用于价格预测、产品推荐、市场分析等。
决策支持：支持手机产品定价策略制定、市场趋势分析和产品设计优化。
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深入理解手机价格预测问题。
此数据集特别适合用于探索手机硬件参数与价格之间的关联，帮助用户构建价格预测模型，优化产品定价策略。
