手机性能与价格预测数据集MobilePhonePerformanceandPricePredictionDataset-divanshu22
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 性能分析, 数据建模, 智能手机, 硬件参数, 线性回归
数据概述：
该数据集包含手机的多种硬件配置参数及对应的价格区间信息，旨在用于手机价格的预测与分析。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数据。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了不同品牌和型号的手机产品。
数据维度：数据集包括21个特征，涵盖了手机的电池、屏幕、处理器、内存、网络、摄像头等多个方面的硬件配置，以及一个表示价格区间的标签。具体包括电池容量、蓝牙、时钟频率、双卡、前置摄像头像素、是否支持4G、内部存储、手机深度、手机重量、核心数、主摄像头像素、像素高度、像素宽度、RAM、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、是否支持3G、触摸屏、WiFi以及价格区间。
数据格式：CSV格式，文件名为mobile_prices.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的手机参数数据库，经过整理和清洗，确保数据质量。该数据集适合用于价格预测、性能评估和手机市场分析。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如手机价格预测模型、特征重要性分析等。
行业应用：可以为手机制造商、电商平台等提供数据支持，用于产品定价、市场分析、竞品分析等。
决策支持：支持企业进行产品策略制定、市场营销决策，以及用户购买决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据建模技术。
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，帮助用户构建价格预测模型，优化产品定价策略。
