手机性能与价格预测数据集MobilePhonePerformanceandPricePredictionDataset-masoudhezavian
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 性能, 价格预测, 机器学习, 数据挖掘, 特征工程, 移动设备, 数据分析
数据概述：
该数据集包含手机的多种性能指标，旨在用于手机价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内手机性能的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于全球范围内的手机价格预测研究。
数据维度：数据集包含多个关键特征，例如电池容量（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）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、主摄像头像素（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）、无线网络（wifi）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于手机价格预测、性能评估、以及相关机器学习模型的训练与测试。
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：适用于手机价格预测、性能评估等领域的学术研究，例如基于多种机器学习算法的价格预测模型构建与比较。
行业应用：为手机制造商、电商平台、手机评测机构等提供数据支持，用于价格策略制定、市场分析、产品推荐等。
决策支持：支持企业在手机产品定价、市场营销、产品设计等方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实践案例，帮助学生理解特征工程、模型构建与评估等流程。
此数据集特别适合用于探索手机性能与价格之间的关系，帮助用户构建准确的价格预测模型，优化产品定价策略，提升市场竞争力。
