葡萄酒质量分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒质量,数据分析,化学成分,感官评估,机器学习,预测模型,葡萄酒酿造
数据概述：
本数据集包含多个葡萄酒样本的化学成分和感官评估结果，旨在分析这些特征如何影响葡萄酒的质量。数据集中的每个样本都包含11个特征变量和一个目标变量，具体包括：
- Fixed acidity：固定酸含量
- Volatile acidity：挥发性酸含量
- Citric acid：柠檬酸含量
- Residual sugar：残留糖分
- Chlorides：氯化物含量
- Free sulfur dioxide：游离二氧化硫含量
- Total sulfur dioxide：总二氧化硫含量
- Density：密度
- pH：pH值
- Sulphates：硫酸盐含量
- Alcohol：酒精含量
- Quality：葡萄酒质量评分（目标变量）
数据用途概述：
该数据集适用于葡萄酒质量预测、化学成分与感官评估的关系研究、酿酒工艺优化等多种场景。研究人员可以利用此数据集发现影响葡萄酒质量的关键因素，帮助企业改进酿造工艺；同时，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解葡萄酒质量分析的科学方法。此外，此数据集还适用于机器学习模型的开发和评估，为葡萄酒质量预测提供有力支持。
