手机性能预测数据集MobilePhonePerformancePredictionDataset-tomkoptel
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 性能预测, 机器学习, 数据分析, 移动设备, 电池, 内存, 屏幕
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的手机设备性能数据，记录了多款手机的硬件配置信息和相关性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的手机性能快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的手机性能分析。
数据维度：数据集包括多个关键特征，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（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（pc）、像素高度（px_height）、像素宽度（px_width）、RAM（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）等，以及一个隐含的性能标签。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv, melb_data.csv三个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机性能预测、硬件配置与性能关系分析等研究。
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：适用于手机性能预测、硬件配置对性能影响的分析、以及移动设备领域的学术研究。
行业应用：可以为手机厂商、移动设备评测机构提供数据支持，用于设备性能评估、产品设计优化等。
决策支持：支持手机产品的市场分析、竞品分析、以及销售策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解手机性能预测模型。
此数据集特别适合用于构建手机性能预测模型，并探索不同硬件配置对手机性能的影响，从而实现性能优化和产品改进。
