手机性能与价格预测数据集MobilePhonePerformanceandPricePrediction-tazbid
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 移动设备, 价格预测, 机器学习, 分类, 电池, 内存, 屏幕, 数据分析
数据概述：
该数据集包含关于手机硬件配置和价格范围的数据，用于手机性能与价格预测的建模与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为手机产品参数的静态快照。
地理范围：数据未限定具体国家或地区，但数据特征反映了全球手机市场的产品特性。
数据维度：数据集包括多个手机硬件相关的属性，例如：battery_power（电池电量）, blue（蓝牙）, clock_speed（CPU主频）, dual_sim（双卡）, fc（前置摄像头像素）, four_g（4G）, int_memory（内部存储）, m_dep（手机深度）, mobile_wt（手机重量）, n_cores（CPU核数）, pc（主摄像头像素）, px_height（屏幕高度）, px_width（屏幕宽度）, ram（RAM）, sc_h（屏幕高度）, sc_w（屏幕宽度）, talk_time（通话时间）, three_g（3G）, touch_screen（触摸屏）, wifi（WiFi）, price_range（价格范围）。
数据格式：CSV格式，文件名为mobile-data.csv，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的手机产品参数数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、硬件配置与价格关系分析、以及手机产品推荐等应用。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如探索不同手机硬件配置对价格的影响、构建手机价格预测模型等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，可用于产品定价策略制定、市场分析、竞争对手分析、以及手机产品推荐系统开发。
决策支持：支持企业进行产品规划、市场营销策略制定，以及优化库存管理。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解数据分析方法，并进行模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的内在联系，帮助用户构建预测模型，优化产品定价，并深入理解市场趋势。
