手机价格预测分析数据集MobilePhonePricePredictionAnalysis-mohamedmahmoud153
数据来源：互联网公开数据
标签：手机价格, 机器学习, 分类预测, 电池性能, 硬件配置, 数据分析, 移动设备, 价格区间
数据概述：
该数据集包含手机硬件配置信息，用于预测手机的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为手机硬件的静态配置信息。
地理范围：数据未明确地理范围，可视为全球范围内的手机硬件配置信息。
数据维度：数据集包含多个特征，如电池容量(battery_power)、蓝牙(blue)、时钟速度(clock_speed)、双卡(dual_sim)、前置摄像头像素(fc)、4G支持(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)、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支持(three_g)、触摸屏(touch_screen)、WiFi支持(wifi)以及价格区间(price_range)。
数据格式：CSV格式，文件名为phone price classification.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的手机硬件配置信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、分类以及相关硬件性能与价格关系的分析。
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：适用于手机价格预测、硬件性能与价格关系研究、以及机器学习模型在移动设备领域的应用。
行业应用：为手机厂商、市场调研机构提供数据支持，用于产品定价策略制定、市场趋势分析等。
决策支持：支持手机行业的产品规划、市场营销策略制定，以及用户购买决策分析。
教育和培训：作为机器学习、数据分析相关课程的实训素材，帮助学生理解特征工程、模型训练与评估等。
此数据集特别适合用于构建手机价格预测模型，分析不同硬件配置对价格的影响，以及探索价格区间与硬件性能之间的关系。
