手机性能预测数据集MobilePhonePerformancePredictionDataset-ngthanhtien
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 性能预测, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 分类, 回归, 移动设备
数据概述：
该数据集包含手机的各项技术规格参数，记录了用于预测手机性能的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态手机性能数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球手机市场。
数据维度：数据集包括手机的多种属性，如电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟速度（clock_speed）、双卡双待（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、4G支持（four_g）、内部存储（int_memory）、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（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）等多个特征。
数据格式：CSV格式，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的手机参数信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机性能预测、分类和回归任务。
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：适用于机器学习与移动设备技术交叉领域的学术研究，如手机性能预测模型构建、不同品牌手机性能对比分析等。
行业应用：为手机制造商、移动应用开发者提供数据支持，尤其适用于手机产品设计、性能评估、市场策略制定等。
决策支持：支持移动设备行业的决策制定和产品优化，帮助企业提升产品竞争力。
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深入理解手机性能数据。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与其性能表现之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化手机设计，提升用户体验。
