手机价格预测特征数据集MobilePricePredictionFeatureDataset-kashufnaeem
数据来源：互联网公开数据
标签：手机价格预测, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 分类模型, 手机参数, 电池, RAM
数据概述：
该数据集包含来自手机制造商的数据，记录了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，视作静态手机技术参数快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球手机市场中的通用特征。
数据维度：数据集包括用于预测手机价格的多个特征，如电池容量、蓝牙、时钟速度、双卡槽、前置摄像头像素、4G支持、内部存储、手机厚度、手机重量、核心数、后置摄像头像素、屏幕高度、屏幕宽度、RAM大小、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、3G支持、触摸屏、WIFI等。其中，train.csv文件包含price_range标签，表示手机价格区间（0-3，分别代表低、中、高、非常高四个价格档次），test.csv文件用于测试，不包含price_range。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行初步处理，方便直接使用。
该数据集适合用于手机价格预测、特征重要性分析以及构建分类模型。
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、数据挖掘领域的学术研究，例如探索不同手机参数对价格的影响、构建价格预测模型等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，特别是在产品定价策略、市场分析、竞品分析等方面。
决策支持：支持企业制定产品定价策略，优化产品设计，提升市场竞争力。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据建模流程。
此数据集特别适合用于探索手机技术参数与价格之间的关系，帮助用户构建价格预测模型，优化市场策略。
