移动设备价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-amrit0611
数据来源：互联网公开数据
标签：移动设备，价格预测，数据集，神经网络，机器学习，销售分析，电子消费品，商业智能
数据概述： 该数据集记录了移动设备的价格及影响价格的因素，适用于价格预测，机器学习模型训练等任务。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的移动设备市场，包括不同品牌和型号的智能手机。
数据维度：数据集包括设备型号，品牌，屏幕尺寸，内存大小，电池容量，摄像头像素，操作系统，网络支持，用户评分，销售地区等变量。还包括设备的价格信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开市场调研报告和电子消费品销售数据，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，商业分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在神经网络算法，回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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，市场趋势预测等研究，如不同配置对价格的影响，品牌对消费者选择的影响等。
行业应用：可以为电子产品制造商，销售商提供数据支持，特别是在定价策略，市场定位和产品优化方面。
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和库存管理决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学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，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索移动设备价格的影响因素与定价规律，帮助用户实现准确的价格预测，优化产品定价策略，提升市场竞争力和盈利能力。
