移动设备价格预测多分类数据集MobilePricePredictionMulti-ClassDataset-tejas14
数据来源：互联网公开数据
标签：移动设备，价格预测，数据集，多分类，机器学习，销售分析，电子产品，商业智能
数据概述： 该数据集专注于移动设备的价格预测，记录了多种移动设备的相关特征及其价格标签。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围未明确说明，但数据集中包含的特征适用于当前市场。
地理范围： 数据覆盖了全球范围内的移动设备市场，未限定特定地区。
数据维度： 数据集包括移动设备的各项特征，如屏幕尺寸，电池容量，内存大小，摄像头像素，处理器类型等，以及对应的价格分类标签。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的电子产品市场数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于移动设备价格预测，多分类算法研究等领域，特别是在机器学习模型训练，价格区间预测等技术任务中具有重要价值。
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： 适用于移动设备价格预测，市场趋势分析等学术研究，如不同特征对价格的影响，价格区间划分等。
行业应用： 可以为电子产品制造商，零售商提供数据支持，特别是在产品定价，市场定位等方面。
决策支持： 支持移动设备的市场竞争分析和定价策略优化，帮助商家制定科学的营销和定价决策。
教育和培训： 作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多分类算法，特征工程等相关技术。
此数据集特别适合用于探索移动设备价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的设备定价，优化市场策略，提高销售效率和盈利能力。
