白葡萄酒品质分析数据集WhiteWineQualityAnalysis-deepikaarikesavan
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 酿酒, 化学分析, 质量预测, 数据挖掘, 机器学习, 葡萄
数据概述：
该数据集包含关于白葡萄酒化学成分与感官质量评估的数据，主要用于分析不同理化性质对葡萄酒品质的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表葡萄酒生产中的典型情况。
数据维度：数据集包含12个变量，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”（酸碱度）、“sulphates”（硫酸盐）、“alcohol”（酒精浓度）和“quality”（品质评分）。
数据格式：CSV格式，文件名为White wine Quality.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于葡萄酒行业或相关研究，具体来源未明确，但数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质预测、成分分析和机器学习建模。
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：适用于葡萄酒酿造、品质控制与感官评价相关的学术研究，如探讨不同化学成分对葡萄酒风味的影响。
行业应用：可以为葡萄酒行业提供数据支持，例如用于优化酿造工艺、预测葡萄酒品质、提升产品质量。
决策支持：支持葡萄酒生产商的决策制定，包括原料选择、生产过程控制和质量评估。
教育和培训：作为葡萄酒酿造、数据分析与机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解葡萄酒品质影响因素。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的化学成分与品质之间的关系，帮助用户实现葡萄酒品质预测、优化酿造工艺等目标。
