智能手机价格预测数据集SmartphonePricePredictionDataset-maseratiurm
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手机, 价格预测, 机器学习, 手机参数, 数据分析, 移动通信, 线性回归, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自手机市场的公开数据，记录了智能手机的各项配置参数及其对应的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为反映市场现状的静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可能反映了全球智能手机市场的通用配置与价格关系。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如电池电量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟速度（clock_speed）、双卡双待（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、4G功能（four_g）、内部存储（int_memory）、手机深度（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大小（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功能（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为mobile_prices.csv，方便数据处理和模型构建。数据已进行预处理，字段已明确定义，便于直接用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于智能手机价格预测、配置与价格关系分析等研究，也可用于构建分类模型。
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：适用于市场营销、消费者行为分析等领域的研究，如手机配置对价格的影响分析、不同品牌手机的价格比较等。
行业应用：为手机厂商、电商平台等提供数据支持，用于价格策略制定、产品推荐、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业在产品设计、定价策略、市场推广等方面的决策，优化资源配置。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生理解特征工程、模型训练、评估等流程。
此数据集特别适合用于探索手机配置与价格之间的复杂关系，帮助用户构建价格预测模型，提升市场分析的准确性。
