移动设备价格预测与垃圾邮件检测数据集MobileDevicePricePrediction-SpamEmailDetection-joeldsouz
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 数据分析, 价格预测, 垃圾邮件, 文本分类, 移动设备, 房地产, 数据集, 线性回归, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的数据，记录了用于移动设备价格预测、垃圾邮件检测和房地产价格预测的结构化数据。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可被视为静态数据集。
地理范围：数据集来源未明确限定，但数据涵盖了移动设备、电子邮件和房地产领域。
数据维度：
移动设备价格预测数据集（mobile_prices.csv）包含“battery_power”（电池容量）、“blue”（蓝牙）、“clock_speed”（时钟速度）、“dual_sim”（双卡）、“fc”（前置摄像头像素）、“four_g”（4G）、“int_memory”（内部存储）、“m_dep”（手机深度）、“mobile_wt”（手机重量）、“n_cores”（核心数）、“pc”（主摄像头像素）、“px_height”（像素高度）、“px_width”（像素宽度）、“ram”（RAM）、“sc_h”（屏幕高度）、“sc_w”（屏幕宽度）、“talk_time”（通话时间）、“three_g”（3G）、“touch_screen”（触摸屏）、“wifi”（WiFi）和“price_range”（价格范围）等字段。
垃圾邮件检测数据集（spam.csv）包含“Category”（类别，如“ham”代表正常邮件，“spam”代表垃圾邮件）和“Message”（邮件内容）两个字段。
房地产数据集（real_estate.csv）包含“No”（序号）、“X1 transaction date”（交易日期）、“X2 house age”（房屋年龄）、“X3 distance to the nearest MRT station”（距离最近地铁站的距离）、“X4 number of convenience stores”（便利店数量）、“X5 latitude”（纬度）、“X6 longitude”（经度）和“Y house price of unit area”（房屋单价）等字段。
数据格式： 数据集以CSV格式提供，其中包含三个独立的数据文件，分别对应移动设备价格预测（mobile_prices.csv）、垃圾邮件检测（spam.csv）和房地产价格预测（real_estate.csv）任务。
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：适用于机器学习、数据挖掘、自然语言处理等领域的研究，例如移动设备价格预测模型构建、垃圾邮件检测算法开发、房地产价格影响因素分析等。
行业应用：为移动设备制造商、电子邮件服务提供商、房地产市场分析机构等提供数据支持，可用于产品定价策略优化、垃圾邮件过滤系统改进、房地产市场趋势分析。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，如移动设备价格策略制定、邮件安全策略优化、房地产投资决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同领域数据的内在规律，并构建预测模型，以实现数据驱动的决策和优化。
