手机性能与价格预测训练数据集MobilePerformanceandPricePredictionTrainingDataset-saramah
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, 手机参数, 移动设备, 分类
数据概述：
该数据集包含手机的各项技术参数，记录了手机的电池容量、蓝牙、时钟速度、双卡、前置摄像头像素、4G功能、内部存储、手机深度、手机重量、核心数、主摄像头像素、像素高度、像素宽度、RAM、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、3G功能、触摸屏、WiFi以及价格区间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球市场手机性能分析。
数据维度：数据集包含21个特征，涵盖了手机的硬件配置和价格信息，其中价格区间为目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的手机参数信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机性能与价格之间的关系研究，以及价格区间的预测模型构建。
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：适用于手机性能与价格关系的学术研究，如特征重要性分析、价格弹性分析等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，尤其适用于市场调研、产品定价策略分析、竞品分析和用户购买决策支持。
决策支持：支持手机厂商的产品规划、市场推广和销售策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用分类算法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测手机的价格区间，并分析不同硬件参数对价格的影响，从而优化产品设计和市场策略。
