白葡萄酒品质评估数据集WhiteWineQualityAssessment-sarela
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 统计分析, 机器学习, 数据挖掘, 质量预测, 感官评价
数据概述：
该数据集包含白葡萄酒的化学成分数据，用于评估和预测葡萄酒的质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的葡萄酒品质。
地理范围：数据未明确标示葡萄酒产地，为通用数据集。
数据维度：数据集包含12个字段，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（酒精浓度）和quality（质量评分）。
数据格式：CSV格式，文件名为winequality-white.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的葡萄酒品质研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质的分析、预测和相关因素的研究。
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：适用于葡萄酒酿造工艺、化学成分与品质关联性的学术研究，如品质预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可为葡萄酒行业提供数据支持，用于优化酿造工艺、质量控制、产品定价等方面。
决策支持：支持葡萄酒生产商和经销商进行决策，例如优化生产流程、评估产品质量。
教育和培训：作为葡萄酒品鉴、化学分析、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解葡萄酒品质评估。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的化学成分与感官质量之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对葡萄酒品质的理解和评估能力。
