本数据集为企业基于自研算法模型生成的智能手机市场模拟数据，覆盖多城市层级的品牌、型号、销量、定价、客群结构及功能需求等多维度信息。所有原始数据均通过系统化模拟产生，真实反映市场运行规律，且不含真实用户隐私，具备安全、合规、结构清晰的特点。 数据加工采用智能清洗、自然语言处理与知识图谱技术，实现非结构化信息标签化与结构化映射。基于集成学习与时间序列分析，构建“用户-城市-产品”多维关联模型与动态销量-价格预测模型，支持区域市场表现的量化洞察。 通过系统化处理，最终产出“品牌—型号—单价”三大创新型数据成果，分别从区域市场匹配度、用户画像适配性、动态定价竞争力等角度，为企业精准营销、库存优化与区域策略制定提供可靠、可量化的数据决策支持。

一、原始数据：本数据集依托企业自主研发算法模型构建的模拟数据，涵盖城市、城市等级、品牌、型号、销量、单价、顾客平均年龄、男女比例、主要功能需求等。 二、加工过程： 1.数据提取与清洗：通过智能校验算法统一数据标准，精准剔除冗余、异常及缺失等无效信息。 2.特征构建与结构化：用自然语言处理组件提取非结构化文本关键信息并标签化，借助知识图谱技术将用户行为映射为功能标签，完成结构化编码。 3.智能建模与关联分析：基于集成学习算法构建“用户画像-城市等级-产品特征”多维关联模型，结合时间序列分析建立动态价格-销量预测模型，量化洞察区域市场表现。 4.自动化编码与融合：通过系统内嵌智能编码引擎，对“品牌”“型号”“城市级别”等关键维度自动、标准化编码，确保多源数据深度融合。 三、创新性数据：经加工后产生品牌、型号和单价创新型数据，为精准营销、库存优化与区域策略制定提供可量化的数据支持。 1.品牌：综合城市等级、用户功能偏好匹配度及区域销售潜力生成。 2.型号：结合用户画像与历史转化数据，输出高适配、高潜力产品型号。 3.单价：基于动态定价模型，生成符合区域购买力与市场竞争状况的定价建议。

该系统主要服务于我司及合作伙伴的市场决策部门与销售策略团队。他们利用本数据库，旨在精准解决传统销售模式下因市场洞察不足而导致的资源投放效率低下问题，包括但不限于广告投放不准、库存配置不合理、产品系列与区域市场需求不匹配等痛点。通过应用本数据，系统能够为不同城市或商圈门店生成定制化的销售策略建议与库存预配方案，从而实现“千店千面”的精细化运营。此举能显著降低运营成本、提升库存周转率与销售收入，直接创造经济效益。同时，该数据资产的形成与应用，也为我司在智能销售领域构建了核心的技术壁垒与知识产权护城河，其社会效用在于推动了行业从经验驱动向数据智能驱动的转型升级。

记录ID 城市 城市等级 男性占比 顾客平均年龄 主要功能需求 产品定位 品牌 型号 单价（元） 1 上海 一线 60% 35 顶级性能、视频创作、品牌身份 顶级旗舰 苹果 iPhone 15 Pro Max 9999 2 深圳 一线 75% 40 商务办公、卫星通信、品牌身份 商务旗舰 华为 Mate 60 Pro 6999 3 杭州 新一线 45% 32 时尚摄影、设计美学、社交分享 影像旗舰 华为 Pura 70 5499

记录ID 城市 城市等级 男性占比 顾客平均年龄 主要功能需求 产品定位 品牌 型号 单价（元）