手机性能与价格预测数据集MobilePerformanceandPricePredictionDataset-vyshnavsvarma
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 特征工程, 电池, 内存, 屏幕, 移动通信
数据概述：
该数据集包含手机的各项性能参数与对应的价格区间信息，用于建立手机价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据特征与手机产品线相关，具有普适性。
数据维度：包括电池容量（battery_power）、是否蓝牙（blue）、处理器速度（clock_speed）、是否双卡（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、是否支持4G（four_g）、内部存储（int_memory）、手机深度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、处理器核心数（n_cores）、主摄像头像素（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）、是否支持3G（three_g）、是否触摸屏（touch_screen）、是否支持wifi（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为mobiles.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于手机性能分析、价格预测模型构建以及探索手机性能与价格之间的关系。
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、数据挖掘等相关领域的研究，例如价格预测模型的建立、特征重要性分析等。
行业应用：为手机厂商、电商平台提供数据支持，用于市场分析、产品定价策略制定等。
决策支持：支持手机产品的设计、销售决策，辅助进行市场定位和用户需求分析。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的案例，帮助学生理解和掌握数据分析流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索手机各项配置对价格的影响，从而帮助用户更好地理解市场，做出更明智的决策。
