智能手机价格预测数据集SmartphonePricePredictionDataset-ravinuthalaindeevar
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, 数据分析, 移动设备, 市场研究, 特征工程, 分类模型
数据概述：
该数据集包含智能手机的多种配置参数和价格区间信息，用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为特定时间点的智能手机配置快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但可用于分析全球智能手机市场。
数据维度：数据集包括21个特征，如电池容量（battery_power）、蓝牙功能（bluetooth）、时钟速度（clock_speed）、双卡功能（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、4G功能（four_g）、内部存储（int_memory）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、主摄像头像素（pc）、屏幕高度（px_height）、屏幕宽度（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：数据集以CSV格式提供，包含训练数据（train_data.csv）、测试数据（test_data.csv）和提交样例（sample_submission.csv）。
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、特征重要性分析、分类算法比较等。
行业应用：为智能手机行业提供数据支持，例如市场分析、产品定价策略制定、竞品分析等。
决策支持：支持企业在产品研发、市场营销等方面的决策制定，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实践案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索不同硬件配置对价格的影响，从而帮助用户预测手机价格区间，优化产品策略。
