智能手机价格预测数据集SmartphonePricePredictionDataset-ahmadnadil
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手机，价格预测，机器学习，分类，电池，内存，屏幕，性能
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的智能手机相关数据，记录了多款智能手机的多种属性及其对应的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的手机属性与价格快照数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球智能手机市场分析。
数据维度：数据集包含多个关键属性，如电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟频率（clock_speed）、双卡双待（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、4G支持（four_g）、内部存储（int_memory）、手机深度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、主摄像头像素（pc）、屏幕高度（px_height）、屏幕宽度（px_width）、RAM大小（ram）、屏幕高度（sc_h）、屏幕宽度（sc_w）、通话时间（talk_time）、3G支持（three_g）、触摸屏（touch_screen）、Wi-Fi支持（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，包含data_train.csv和data_validation.csv两个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的手机参数信息，经过整理和清洗，确保数据的可用性。
该数据集适合用于智能手机价格区间预测，以及探索手机硬件配置与价格之间的关系。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如价格预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：可以为智能手机行业提供数据支持，例如市场分析、产品定价策略制定等。
决策支持：支持智能手机厂商的产品研发决策，以及消费者购买决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，并探索不同手机配置对价格的影响，帮助用户优化产品策略或进行市场分析。
