手机性能价格预测数据集MobilePhonePerformancePricePrediction-mahdimobarra
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, 性能评估, 分类模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含手机的各项性能参数，以及对应的价格区间信息，旨在用于手机价格预测和性能分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限制地理范围，可用于全球范围内的手机市场分析。
数据维度：数据集包括手机的电池容量、蓝牙、时钟速度、双卡、前置摄像头像素、4G支持、内部存储、深度、重量、核心数、后置摄像头像素、屏幕高度、屏幕宽度、RAM大小、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、3G支持、触摸屏、WIFI等20个特征，以及一个用于训练的price_range标签，表示价格区间。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，test.csv包含id字段，train.csv包含price_range字段，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机性能与价格之间的关系研究，以及价格区间预测模型的构建。
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，例如手机价格预测、特征重要性分析等。
行业应用：为手机行业、电商平台提供数据支持，例如手机产品定价、市场分析、用户购买行为分析等。
决策支持：支持手机厂商、经销商的决策制定，例如产品开发、市场营销策略优化、库存管理等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解建模流程和应用。
此数据集特别适合用于探索手机性能参数与价格之间的关联关系，帮助用户建立预测模型，优化产品定价策略。
