移动设备价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-diegolzsl
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，分类算法，数据分析，电子产品，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自多个移动设备市场的销售数据，记录了不同品牌和型号的智能手机的价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，主要集中在中国，美国，欧洲等主要智能手机市场。
数据维度：数据集包括设备的品牌，型号，屏幕尺寸，内存容量，摄像头像素，电池容量，操作系统类型，价格等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的手机销售报告和市场调研数据，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，分类算法研究，市场分析等领域的应用，特别是在机器学习模型训练，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预测，市场趋势分析等学术研究，如价格波动的原因分析，品牌竞争力研究等。
行业应用：可以为电子产品制造商和零售商提供数据支持，特别是在价格策略制定，库存管理等方面。
决策支持：支持移动设备的价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和库存决策。
教育和培训：作为数据科学，商业分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，分类算法等技术。
此数据集特别适合用于探索移动设备价格影响因素与市场趋势，帮助用户实现准确的定价预测，优化库存管理和促销活动，提高市场竞争力。
