移动手机价格预测数据集MobilePhonePricePredictionDataset-mo7amed3twan
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，商业分析，数据挖掘，消费者行为，电子产品
数据概述： 该数据集包含来自公开渠道的移动手机销售数据，记录了不同品牌，型号手机的价格及相关特征。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：数据覆盖了全球多个市场，包括亚洲，欧洲和北美等主要消费区域。
数据维度：数据集包括手机的品牌，型号，屏幕尺寸，内存容量，存储容量，摄像头规格，操作系统，发布年份等特征变量，以及对应的销售价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的手机市场报告和电商平台数据，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，市场分析及商业决策等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，回归分析和定价策略优化中具有重要价值。
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：适用于手机市场趋势分析，消费者偏好研究等学术研究，如价格影响因素分析，品牌溢价研究等。
行业应用：可以为手机制造商，零售商提供数据支持，特别是在产品定价，库存管理和市场定位方面。
决策支持：支持手机产品的定价策略优化和销售预测，帮助企业制定科学的定价和营销决策。
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预测，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索手机价格与特征之间的关系，帮助用户实现精准的价格预测，优化产品设计策略和市场竞争力分析。
