手机性能与价格预测数据集MobilePhonePerformanceandPricePredictionDataset-elhammahdian
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, 数据分析, 电池, 内存, 处理器, 手机参数
数据概述：
该数据集包含手机的各项技术参数以及对应的价格区间信息，旨在为手机性能与价格预测提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的手机参数集合。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了多种手机型号的参数信息。
数据维度：数据集包括多个关键的手机性能参数，如电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟频率（clock_speed）、双卡（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、4G功能（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）、像素高度（px_height）、像素宽度（px_width）、RAM（ram）、屏幕高度（sc_h）、屏幕宽度（sc_w）、通话时间（talk_time）、3G功能（three_g）、触摸屏（touch_screen）、WiFi（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的手机数据集，已进行预处理，确保数据的可用性。
该数据集适合用于手机性能与价格关系的分析，以及价格区间的预测建模。
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、消费者行为研究等领域，可以用于探索手机参数与价格之间的关系。
行业应用：可以为手机厂商、电商平台等提供数据支持，用于产品定价策略、市场预测、用户推荐等。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品规划和销售策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于构建手机价格预测模型，帮助用户理解手机性能与价格之间的内在关系，优化产品定价和市场营销策略。
