手机-房价与垃圾邮件预测数据集MobilePrices-HousePricesandEmailSpamPredictionDatasets-joeldsouz
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 预测分析, 手机价格, 房价预测, 垃圾邮件检测, 数据挖掘, 分类, 回归
数据概述：
该数据集包含三个独立子数据集，分别用于手机价格预测、房价预测和垃圾邮件检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据集涵盖了全球范围内的手机参数、台湾地区的房价数据以及未限定地域的垃圾邮件文本。
数据维度：
手机价格数据集：包括手机电池容量、蓝牙、时钟速度、双卡、前置摄像头像素、4G支持、内置存储、手机厚度、手机重量、核心数、后置摄像头像素、像素高度、像素宽度、RAM大小、屏幕高度、屏幕宽度、通话时长、3G支持、触摸屏、WiFi、价格区间等特征。
房价数据集：包括房屋编号、交易日期、房屋年龄、到最近地铁站的距离、便利店数量、纬度、经度、房屋每单位面积的房价等特征。
垃圾邮件数据集：包括邮件类别（垃圾邮件或非垃圾邮件）和邮件内容。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据资源，已进行结构化处理。
该数据集适合用于机器学习、数据挖掘和预测分析等领域。
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：适用于机器学习算法研究、预测模型构建、特征工程探索、文本分类等。
行业应用：
手机价格数据集：可用于手机市场分析、产品定价策略、竞品分析等。
房价数据集：可用于房地产市场分析、房价预测、区域价值评估等。
垃圾邮件数据集：可用于垃圾邮件过滤系统开发、文本分类算法评估等。
决策支持：支持数据驱动的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同数据类型的建模方法，以及在不同应用场景下进行预测和分类任务。
