移动设备价格预测数据集MobileDevicePricePredictionDataset-palpha01
数据来源：互联网公开数据
标签：移动设备，价格预测，数据集，机器学习，数据分析，商业智能，消费电子，回归分析
数据概述： 该数据集包含来自移动设备市场的价格数据，记录了不同品牌和型号的智能手机及其价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球多个市场的移动设备价格，包括不同国家和地区的销售数据。
数据维度：数据集包括设备型号，品牌，屏幕尺寸，存储容量，内存大小，摄像头像素，电池容量，操作系统，网络支持类型等变量，以及对应的销售价格。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的移动设备市场报告和销售数据，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，市场分析，机器学习模型训练等领域，尤其在回归分析，特征工程和价格预测任务中具有重要应用价值。
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影响因素分析，市场趋势研究等学术研究，如设备参数与价格的关系分析，不同品牌价格策略研究等。
行业应用：可以为移动设备制造商和销售商提供数据支持，特别是在产品定价，市场定位和销售策略制定方面。
决策支持：支持移动设备市场的价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程和价格预测技术。
此数据集特别适合用于探索移动设备价格与设备参数之间的关系，帮助用户实现准确的 price prediction，优化市场策略和产品定价，提升市场竞争力。
