葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-akaditya
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, 机器学习, 数据挖掘, 质量预测, 葡萄
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙“绿酒”（Vinho Verde）的红葡萄酒和白葡萄酒的化学分析数据，记录了不同葡萄酒的物理化学性质，并附带了由人类感官评估的质量评分。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。
地理范围：数据来源于葡萄牙，主要针对“绿酒”产区。
数据维度：数据集包含12个特征，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）以及“quality”（质量评分）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，分为winequality-red.csv和winequality-white.csv两个文件，方便进行数据分析。
来源信息：数据来源于公开研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质评估、酿酒工艺优化、以及机器学习模型的构建和评估。
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、食品科学、化学分析等领域的学术研究，如葡萄酒品质与化学成分之间的关系研究，以及不同葡萄酒类型的比较分析。
行业应用：可以为葡萄酒行业提供数据支持，特别是在葡萄酒品质预测、生产流程优化、以及市场营销策略制定方面。
决策支持：支持葡萄酒生产商和经销商进行产品质量控制、市场定位和定价策略。
教育和培训：作为葡萄酒品鉴、数据分析和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评价的内在机制。
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，并构建预测模型，以优化葡萄酒生产和提升产品质量。
