葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-legrande
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 化学成分, 感官评价, 数据分析, 机器学习, 葡萄酒行业, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开葡萄酒研究的数据，记录了葡萄酒的化学成分分析结果及其对应的品质评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但葡萄酒的化学成分分析具有普适性。
数据维度：数据集包括12个字段，涵盖了葡萄酒的物理化学性质，例如“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），以及“quality”（品质，以“bad”和“good”表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为wine.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的葡萄酒研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质预测、化学成分与品质关联性分析等研究。
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：适用于葡萄酒化学、感官分析和机器学习交叉领域的学术研究，例如葡萄酒品质预测模型构建、化学成分对品质影响分析等。
行业应用：可以为葡萄酒生产商、葡萄酒行业研究机构提供数据支持，用于优化生产工艺、提升产品质量、进行市场分析等。
决策支持：支持葡萄酒行业的品质控制、产品研发和市场策略制定。
教育和培训：作为葡萄酒科学、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的化学特性与品质的关系。
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内在联系，帮助用户构建葡萄酒品质预测模型，优化生产流程，提升产品竞争力。
