手机性能价格预测数据集MobilePerformancePricePredictionDataset-asmaamuhammad
数据来源:互联网公开数据
标签:手机, 性能, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 移动设备, 特征工程, 分类
数据概述:
该数据集包含手机的各项性能指标与价格区间信息,用于手机性能与价格之间的关系研究。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:数据未明确标注地域信息,但涵盖了多种手机型号和配置。
数据维度:数据集包含21个特征,包括电池容量(battery_power)、蓝牙(blue)、CPU主频(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)、CPU核心数(n_cores)、主摄像头像素(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)、通话时间(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mobilecsv,方便进行数据分析与建模。
来源信息:数据来源于公开数据集,已进行初步的数据整理。该数据集适合用于手机性能与价格预测、分类等机器学习任务。
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,例如手机价格预测、性能评估等。
行业应用:可为手机厂商、电商平台等提供数据支持,用于产品定价策略、市场分析、用户行为分析等。
决策支持:支持手机产品的设计、生产和销售决策,优化产品配置和市场定位。
教育和培训:作为机器学习、数据分析相关课程的实训材料,帮助学生理解特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索手机性能与价格之间的复杂关系,帮助用户构建预测模型,实现价格区间预测、产品推荐等目标。