移动设备价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-fatemehrafiei
数据来源：互联网公开数据
标签：移动设备，价格预测，数据集，机器学习，回归分析，电子消费品，商业智能，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自多个市场调研和电商平台的数据，记录了不同品牌和型号的移动设备及其价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要消费市场，包括亚洲，欧洲，北美等地区的移动设备销售数据。
数据维度：数据集包括设备的品牌，型号，屏幕尺寸，内存容量，电池续航，摄像头像素，操作系统，发布年份，用户评分等特征变量，以及对应的市场价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的市场调研报告，电商平台销售数据和消费者评价，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于移动设备价格预测，市场分析，回归建模等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，特征工程和价格预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于移动设备价格影响因素分析，市场趋势预测等研究，如不同品牌和配置对价格的影响，价格波动的原因分析等。
行业应用：可以为电子消费品行业提供数据支持，特别是在产品定价，市场定位和竞争分析方面。
决策支持：支持移动设备厂商的价格策略制定和市场推广，帮助商家优化定价和促销活动。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征选择和模型评估等技术。
此数据集特别适合用于探索移动设备价格与各项配置之间的关系，帮助用户实现准确的定价预测，优化市场策略和产品定价，提升市场竞争力和盈利能力。
