手机性能与价格预测数据集MobilePerformanceandPricePredictionDataset-reubentitus
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 性能评估, 特征工程, 数据分析, 移动设备, 分类模型
数据概述：
该数据集包含手机的各项性能参数，记录了手机硬件配置与价格区间之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可用于全球范围内的手机市场分析。
数据维度：数据集包含多个手机性能指标，如电池容量、蓝牙支持、时钟频率、双卡支持、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、主摄像头像素、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、触摸屏支持、WiFi支持以及价格区间。
数据格式：CSV格式，文件名为Mobile Prices Prediction Dataset.csv，方便数据分析和建模。数据经过整理，各特征已数值化，便于直接应用于机器学习模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，确保数据的一致性和可用性。
该数据集适合用于手机价格预测、性能评估以及机器学习模型的训练和测试。
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：适用于手机市场分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究，如手机价格预测模型构建、不同配置对价格的影响分析等。
行业应用：可以为手机厂商、市场调研机构提供数据支持，用于产品定价策略分析、市场趋势预测等。
决策支持：支持手机产品的设计和研发，帮助企业更好地理解市场需求，优化产品配置。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解手机性能与价格之间的关系。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索手机性能指标对价格的影响，帮助用户优化产品配置和定价策略。
