移动设备价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-patrickplantilla
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，市场分析，电子商务，商业智能
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，记录了各类移动设备的价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的移动设备市场，包括亚洲，欧洲和北美等主要消费市场。
数据维度：数据集包括设备品牌，型号，屏幕尺寸，内存容量，电池容量，操作系统，摄像头像素，处理器型号，用户评分等变量。
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：数据来源于公开的电子产品销售平台和市场研究报告，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，回归建模等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，价格预测算法开发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，市场趋势预测等学术研究，如价格与设备规格的关系研究，区域市场差异分析等。
行业应用：可以为电子产品零售商，制造商提供数据支持，特别是在定价策略优化，产品推荐系统开发等方面。
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回归分析，特征工程等技术。
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价格预测，优化市场策略和产品定价，提升销售效率和盈利能力。
