手机价格预测特征数据集MobilePricePredictionFeaturesDataset-sanskrutikaliya

数据来源：互联网公开数据

标签：手机价格预测, 机器学习, 手机参数, 数据分析, 分类模型, 电池, 内存, 屏幕, 移动设备

数据概述：该数据集包含手机的各种技术参数，用于预测手机的价格区间。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定地理范围，但通常代表全球市场上的手机产品。数据维度：数据集包含多个手机技术参数，如电池容量（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）、手机深度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、后置摄像头像素（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MobilePrice.csv，易于导入和分析。数据来源：数据可能来源于手机行业公开数据，如手机规格数据库或相关研究报告。数据已进行标准化处理。该数据集特别适用于手机价格区间预测、手机参数与价格关系分析以及构建价格预测模型。

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，例如探索不同手机参数对价格的影响、构建手机价格预测模型等。行业应用：可用于手机行业市场分析、产品定价策略制定，以及为消费者提供手机推荐。决策支持：支持手机厂商的产品研发、市场营销决策，帮助优化产品配置和定价策略。教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训案例，帮助学生理解数据分析和建模过程。此数据集特别适合用于探索手机技术参数与价格之间的关系，构建和评估价格预测模型，从而优化决策和提升预测精度。