手机价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-tntphm
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, 智能手机, 分类模型, 线性回归
数据概述：
该数据集包含关于手机硬件配置和价格相关的数据，旨在用于手机价格的预测模型构建和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球手机市场分析。
数据维度：数据集包含多个特征，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大小（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）和WiFi支持（wifi）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
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、数据挖掘和移动设备市场分析等领域的研究，例如手机价格预测模型的构建、特征重要性分析等。
行业应用：为手机制造商、电商平台和市场研究机构提供数据支持，用于价格策略制定、市场趋势分析和产品推荐等。
决策支持：支持手机行业的决策制定，帮助企业优化产品设计、定价策略和市场推广方案。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和人工智能课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对手机价格的精准预测和市场趋势的深入理解。
