葡萄酒品质评估预测数据集WineQualityEvaluationPredictionDataset-zanecantrell
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 白葡萄酒, 红葡萄酒, 质量指标
数据概述：
该数据集包含来自葡萄酒行业的数据，记录了关于葡萄酒品质评估的详细信息，包括物理化学性质和感官质量评分。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，反映了特定时间段内的葡萄酒品质信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了多种葡萄酒的理化性质和质量评估，具有一定的通用性。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
type: 葡萄酒类型（红/白葡萄酒）；
part: 数据集划分标识（训练集/测试集）；
id: 样本唯一标识符；
fixed_acidity: 固定酸度；
volatile_acidity: 挥发酸度；
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: 酒精度；
quality: 品质评分；
red_flag: 红葡萄酒标识；
white_flag: 白葡萄酒标识；
p: 内部标识符。
数据格式：CSV格式，文件名为Model_2_eval.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于葡萄酒品质评估相关研究，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于葡萄酒品质预测、影响因素分析、以及葡萄酒分类等任务。
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、以及葡萄酒市场研究等领域的学术研究，例如，研究不同理化指标对葡萄酒品质的影响。
行业应用：为葡萄酒行业提供数据支持，例如，帮助酒庄预测葡萄酒的品质，优化酿造工艺，提高产品质量。
决策支持：支持葡萄酒行业的决策制定，例如，帮助制定葡萄酒定价策略，进行市场分析和竞争分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解葡萄酒品质评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的理化性质与其感官质量之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化葡萄酒生产流程，提升产品质量。
