智能手机性能与价格预测数据集SmartphonePerformanceandPricePredictionDataset-glemsomhet
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, 性能分析, 电池, 内存, 屏幕, 数据建模
数据概述：
该数据集包含智能手机的详细技术规格和价格区间信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的手机市场快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖全球范围内的手机型号。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、CPU主频（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）、CPU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）、WiFi（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：数据以CSV和XLSX两种格式提供，其中CSV文件（telefon_fiyatlaricsv）包含结构化数据，便于分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但提供了手机的技术规格和价格信息，可用于手机性能与价格关系的分析。
该数据集适合用于手机性能与价格预测模型构建，以及相关因素的影响分析。
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：适用于智能手机市场分析、消费者行为研究、以及机器学习模型在产品定价上的应用研究。
行业应用：为手机厂商、市场调研机构提供数据支持，可用于产品定价策略制定、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业进行产品研发、市场推广和销售策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的案例分析素材，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索手机性能参数与价格之间的关系，帮助用户构建价格预测模型、优化产品定价策略。
