手机价格预测特征数据集MobilePricePredictionFeatureDataset-sitimujilahwati
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, 特征工程, 手机参数, 数据分析, 移动设备
数据概述：
该数据集包含来自手机市场的数据，记录了手机的多种硬件配置参数及其价格区间。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，反映了特定时期内手机市场的情况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球手机市场或具有代表性的市场。
数据维度：数据集包含多个手机硬件配置相关的特征，如电池电量（battery_power）、蓝牙（blue）、CPU 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）、手机厚度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、后置摄像头像素（pc）、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）、通话时长（talk_time）、3G 支持（three_g）、触摸屏（touch_screen）、WiFi 支持（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机价格区间预测、特征重要性分析以及相关领域的机器学习研究。
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、数据挖掘等领域的研究，如手机价格预测模型构建、特征重要性分析、不同硬件配置对价格的影响分析等。
行业应用：可以为手机厂商、电商平台等提供数据支持，用于价格策略制定、市场分析、产品推荐等。
决策支持：支持产品定价、市场营销策略的制定，帮助企业更好地了解市场和用户需求。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习和实践相关技术。
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，帮助用户构建价格预测模型，优化产品定价策略，提升市场竞争力。
