智能手机价格预测数据集SmartphonePricePrediction-atrubahmahek
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, 手机市场, 分类任务, 特征工程
数据概述：
该数据集包含关于智能手机的多种技术规格参数，记录了影响手机价格的多种因素，可用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但参数特征具有普适性，适用于全球市场分析。
数据维度：数据集包含21个特征，包括电池容量（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支持（four_g）、内部存储（int_memory）、手机厚度（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）、内存（ram）、屏幕高度（sc_h）、屏幕宽度（sc_w）、通话时间（talk_time）、3G支持（three_g）、触摸屏（touch_screen）、WIFI（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为Mobile.csv，便于数据处理和模型构建。
该数据集适合用于智能手机价格预测、产品特征分析、市场趋势研究等。
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、数据挖掘等领域的研究，如价格预测模型构建、特征重要性分析、不同品牌手机性能对比等。
行业应用：为智能手机行业提供数据支持，尤其适用于市场分析、产品定价策略、用户需求分析等。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品规划、库存管理等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训案例，帮助学生理解模型构建流程，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的关系，构建预测模型，并评估不同特征对价格的影响。
