手机性能与价格预测数据集MobilePerformanceandPricePrediction-niranjanramdasjadhav
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 性能分析, 硬件参数, 数据建模, 智能手机, 移动设备
数据概述：
该数据集包含有关手机硬件规格和价格区间的数据，旨在用于手机价格的预测和性能分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为反映特定时间点或时期的手机性能与价格关系。
地理范围：数据未限定地理范围，可能包含了市场上不同品牌和型号的手机信息。
数据维度：数据集包含多个关键硬件参数，如电池容量（BatteryPower）、内部存储（InternalMemory）、时钟速度（ClockSpeed）、核心数（NoOfCores）、RAM大小（RAM）、通话时间（TalkTime）、双卡支持（DualSim）、3G支持（3G）、4G支持（4G）、WiFi支持（WiFi）、蓝牙支持（Bluetooth）、手机厚度（MobileDepth）、手机重量（MobileWeight）、触摸屏（TouchScreen）、屏幕高度（ScreenHeight）、屏幕宽度（ScreenWidth）、前置摄像头像素（FrontCameraPx）、后置摄像头像素（RearCameraPX）、像素高度（PxHeight）、像素宽度（PxWeight），以及价格区间（PriceRange）。
数据格式：CSV格式，文件名为MobilePriceRangecsv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的手机参数信息，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、性能评估以及硬件参数对价格影响的研究。
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：适用于机器学习和数据挖掘领域的学术研究，例如价格预测模型构建、特征重要性分析、手机性能评估等。
行业应用：可用于手机厂商的产品定价策略分析、市场竞争分析，以及消费者购买决策支持。
决策支持：支持市场研究机构和行业分析师进行市场趋势分析和产品性能评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析相关课程的案例，帮助学生理解和实践数据建模、预测分析等技术。
此数据集特别适合用于探究手机硬件配置与价格之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户理解手机市场的动态，并为相关决策提供数据支持。
