移动设备价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-tntphm
数据来源：互联网公开数据
标签：移动设备，价格预测，数据集，数据挖掘，机器学习，市场营销，商业智能，消费电子
数据概述： 该数据集包含来自移动设备市场的价格数据，记录了各类移动设备的销售价格及相关特征。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：数据覆盖了全球多个市场的移动设备销售数据，包括不同品牌和型号的设备。
数据维度：数据集包括设备品牌，型号，屏幕尺寸，存储容量，处理器类型，摄像头像素，电池容量，操作系统版本，销售价格等变量。
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。
该数据集适合用于价格预测，市场分析，机器学习模型训练等领域，特别是在移动设备价格预测，市场趋势分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于移动设备价格预测，市场趋势分析等学术研究，如不同品牌和型号的价格影响因素分析，市场竞争力研究等。
行业应用：可以为移动设备制造商，零售商等提供数据支持，特别是在定价策略，市场定位和促销活动方面。
决策支持：支持移动设备的价格预测和策略优化，帮助制造商和零售商制定科学的定价和库存管理策略。
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，市场分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索移动设备价格的规律与趋势，帮助用户实现准确的定价预测，优化市场策略和库存管理，提高销售效率和盈利能力。
