手机性能与价格预测数据集MobilePhonePerformanceandPricePrediction-mahmudulislamovi
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, 移动设备, 硬件参数, 二分类
数据概述：
该数据集包含手机的硬件配置信息，用于预测手机的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可认为是全球范围内的手机硬件配置信息。
数据维度：
train.csv：包含手机的各项硬件参数和价格区间标签（price_range），用于模型训练。
test.csv：包含手机的各项硬件参数，但不包含价格区间标签，用于模型测试和预测。
主要数据项包括：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），手机厚度（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），RAM容量（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），WiFi支持（wifi）以及价格区间（price_range，仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，分别提供train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、硬件性能分析和分类任务。
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，例如手机价格预测模型、特征重要性分析、硬件配置与价格关系研究等。
行业应用：可用于手机行业的产品定价策略分析、市场竞争分析、消费者行为研究等。
决策支持：支持手机厂商的产品设计、定价决策，以及市场营销策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解和应用各种机器学习算法。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，并进行市场趋势分析。
