手机价格预测数据集MobilePhonePricePrediction-rameshgopi
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 手机配置, 分类模型, 硬件参数, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自手机市场的数据，记录了手机的各种硬件配置参数以及对应的价格区间信息，旨在用于手机价格的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为手机硬件配置的静态快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可以推测为全球手机市场的数据。
数据维度：数据集包含多个特征，如电池容量、蓝牙、时钟频率、双卡功能、前置摄像头、4G支持、内部存储、手机厚度、手机重量、核心数、后置摄像头、像素高度、像素宽度、RAM、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、3G支持、触摸屏、WiFi以及价格区间。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv（训练集）、test_data.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开数据，已进行标准化处理，方便用户进行机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于手机价格预测、性能评估和市场分析等研究。
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，例如手机价格预测模型、特征重要性分析等。
行业应用：可以为手机厂商、电商平台、市场调研机构等提供数据支持，用于市场分析、产品定价、竞品分析等。
决策支持：支持手机行业相关决策，例如新产品定价策略、市场推广策略等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
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，帮助用户构建预测模型、优化产品定价策略、深入了解市场趋势。
