移动设备价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-chandanashwath
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，回归分析，电子商务，商业智能，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自公开来源的移动设备销售数据，记录了不同品牌和型号的智能手机的详细信息和价格。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：数据涵盖了多个国家和地区的市场，包括亚洲，欧洲和北美的主要消费市场。
数据维度：数据集包括设备品牌，型号，屏幕尺寸，存储容量，RAM大小，摄像头像素，电池容量，操作系统版本，发布年份等变量，以及对应的销售价格。
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：数据来源于公开的电子设备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，市场分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其是在回归分析，特征工程和价格预测模型构建中具有重要价值。
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：适用于移动设备市场趋势分析，价格影响因素研究等学术研究，如设备规格与价格的关系分析，不同品牌的市场表现比较等。
行业应用：可以为电子设备制造商，零售商和电商平台提供数据支持，特别是在产品定价，库存管理和市场策略制定方面。
决策支持：支持移动设备的价格预测和策略优化，帮助商家和制造商制定科学的定价策略和产品发布计划。
教育和培训：作为数据科学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，特征选择和价格预测技术。
此数据集特别适合用于探索移动设备价格与规格特征之间的关系，帮助用户实现准确的定价预测，优化市场策略，提升产品竞争力和销售效率。
