白葡萄酒化学成分与品质评估数据集WhiteWineChemicalCompositionandQualityEvaluation-jayashreebiswas
数据来源：互联网公开数据
标签：白葡萄酒, 化学成分, 品质评估, 质量预测, 数据分析, 机器学习, 葡萄酒工业, 醇度
数据概述：
该数据集包含白葡萄酒的化学成分数据，记录了不同白葡萄酒样本的理化性质以及主观质量评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，用于分析葡萄酒的化学成分与品质间的关系。
地理范围：数据未明确标注具体产地，但可用于分析不同葡萄酒的成分特性。
数据维度：数据集包含12个维度，包括“fixed acidity（固定酸度）”、“volatile acidity（挥发性酸度）”、“citric acid（柠檬酸）”、“residual sugar（残余糖分）”、“chlorides（氯化物）”、“free sulfur dioxide（游离二氧化硫）”、“total sulfur dioxide（总二氧化硫）”、“density（密度）”、“pH”、“sulphates（硫酸盐）”、“alcohol（酒精）”和“quality（质量）”。
数据格式：CSV格式，文件名为winequality-white.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的葡萄酒质量研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质分析、质量预测模型构建以及探索化学成分与感官评价之间的关系。
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：适用于葡萄酒科学、化学、食品科学等领域的研究，如探索不同化学成分对葡萄酒品质的影响、建立葡萄酒质量预测模型等。
行业应用：可以为葡萄酒行业提供数据支持，特别是在葡萄酒生产、质量控制和市场营销方面，如优化酿造工艺、提升产品质量、进行市场细分等。
决策支持：支持葡萄酒生产商和销售商进行决策，如制定更有效的生产策略、评估产品质量、进行市场定位等。
教育和培训：作为葡萄酒相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解葡萄酒的化学成分与质量之间的关系。
此数据集特别适合用于探索白葡萄酒化学成分与质量之间的关联，帮助用户实现对葡萄酒品质的深入理解，并构建预测模型。
