手机性能与价格预测数据集MobilePerformanceandPricePredictionDataset-utkubarankesanli
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 性能指标, 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项性能参数和价格区间信息，用于手机性能评估和价格预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态手机性能数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于构建全球范围内的手机价格预测模型。
数据维度：包括电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟速度（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）、通话时间（talk_time）、3G支持（three_g）、触摸屏（touch_screen）、WiFi支持（wifi）和价格区间（price_range）等。
数据格式：CSV格式，包含多个csv文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的手机性能数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于手机性能与价格关系的探索性分析和价格区间预测模型的构建。
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、特征重要性分析等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，例如市场调研、产品定价策略制定、竞争对手分析等。
决策支持：支持企业在手机产品研发、市场营销和销售策略制定中的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索手机硬件参数与价格之间的关系，构建价格预测模型，并进行市场分析。
