手机性能价格预测数据集MobilePhonePerformancePricePrediction-hamaskhan
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, 手机参数, 分类模型, 电池, 屏幕
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的手机性能参数信息，记录了多种手机的各项硬件配置以及对应的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态手机配置信息。
地理范围：数据未限定具体地理范围，涵盖了各类手机的常见配置。
数据维度：数据集包含多个特征，如电池电量（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功能（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）、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功能（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_dataset.csv，便于数据分析和模型训练。数据已进行基本处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于手机价格预测、性能评估等相关研究。
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、数据挖掘领域的学术研究，如手机价格预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，可用于产品定价策略分析、市场趋势预测、竞品分析等。
决策支持：支持企业在产品设计、市场营销等方面的决策制定，优化产品定位和销售策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实践素材，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型训练等技能。
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，帮助用户构建预测模型，实现对手机价格的有效预测。
