手机配置与价格预测数据集MobileConfigurationandPricePredictionDataset-sujalsuthar
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 手机配置, 数据分析, 分类模型, 硬件参数, 数据集
数据概述：
该数据集包含手机的各类配置信息，用于预测手机的价格区间。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。
地理范围：数据未标注地理位置，可视为全球范围内的手机配置信息。
数据维度：数据集包含21个特征，包括电池电量（battery_power），蓝牙（blue），时钟频率（clock_speed），双卡（dual_sim），前置摄像头（fc），4G网络（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（pc），像素高度（px_height），像素宽度（px_width），RAM，屏幕高度（sc_h），屏幕宽度（sc_w），通话时间（talk_time），3G网络（three_g），触摸屏（touch_screen），WiFi，以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于研究手机价格与硬件配置之间的关系，以及构建价格预测模型。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如手机价格预测、特征重要性分析等。
行业应用：可以为手机行业提供数据支持，特别是在市场分析、产品定价、用户需求分析等方面。
决策支持：支持企业在产品规划、市场营销等方面的决策制定，帮助企业更好地了解市场趋势和用户偏好。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索手机配置与价格之间的内在联系，帮助用户建立预测模型，优化产品定价策略，提升市场竞争力。
