智能手机2023未清理数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手机,数据清理,数据验证,机器学习,价格预测,模型,价格,评分,SIM卡,处理器,内存,电池,显示屏,摄像头,存储卡,操作系统
数据概述：
本数据集收录了2023年智能手机的相关信息，包含未清理的原始数据。数据集包括了10个字段：手机型号(model)、价格(price)、用户评分(rating)、SIM卡支持(sim)、处理器(processor)、内存(RAM)、电池容量(battery)、显示屏(display)、摄像头(camera)、存储卡(slot)和操作系统(os)。该数据集为原始采集数据，包含缺失值，需要进行数据清理和验证，以确保数据质量和一致性。
数据用途概述：
该数据集适用于智能手机价格预测的机器学习项目。通过清理和处理数据，可以训练一个模型来预测智能手机的价格。研究者可以利用该数据集进行特征工程，选择合适的算法进行模型训练，并评估模型的预测性能。此外，数据集也可以用于市场分析，帮助理解影响智能手机价格的关键因素，以及比较不同品牌和型号之间的性能差异。
举例：
在数据清理过程中，可以采用以下方法处理缺失值：
1. 价格(price)：对价格字段的缺失值，可以使用该品牌或型号手机的平均价格进行填充，或者删除缺失价格的数据。
2. 评分(rating)：评分字段的缺失值可以采用该品牌其他型号手机的平均评分进行填充，或者删除缺失评分的数据。
3. SIM卡支持(sim)、处理器(processor)、内存(RAM)、电池容量(battery)、显示屏(display)、摄像头(camera)、存储卡(slot)和操作系统(os)：对于这些分类数据字段的缺失值，可以采用众数填充，或者标记为未知类别。
通过上述方法处理缺失值后，可以进一步进行数据验证，确保数据的一致性和准确性，为后续的机器学习分析奠定基础。
