手机性能与价格预测数据集MobilePhonePerformanceandPricePredictionDataset-isaerceng
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 手机参数, 数据分析, 移动设备, 硬件配置, 数据建模
数据概述：
该数据集包含手机的各项性能参数和价格范围信息，用于构建手机价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，可视为一个静态的手机性能与价格快照数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内的手机市场数据。
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）、手机深度（m_dep）、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）、随机存取存储器（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）、无线网络（wifi）和价格范围（price_range）等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为telefon_fiyatlar.csv，方便数据处理和模型训练。数据经过了预处理，所有特征均为数值型。
来源信息：数据来源未明确，推测为公开的手机参数信息整合。该数据集适用于手机价格预测、性能分析等相关研究。
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：适用于手机价格预测、硬件性能评估等领域的学术研究，例如，探索不同硬件配置对价格的影响，或者研究影响手机价格的其他因素。
行业应用：可以为手机厂商、电商平台和手机评测机构提供数据支持，用于价格预测、市场分析和产品推荐。
决策支持：支持手机厂商进行产品定价策略制定，帮助电商平台优化商品推荐算法。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践价格预测模型构建。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，分析手机硬件配置与价格之间的关系，帮助用户理解手机市场的定价规律，实现更准确的手机价格预测。
