葡萄酒质量分析数据集WineQualityAnalysisDataset-shindenikhil
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 质量评估, 化学成分, 感官评价, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自葡萄酒理化分析的结果与感官质量评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了不同类型的葡萄酒。
数据维度：数据集包括“type”（葡萄酒类型，白葡萄酒或红葡萄酒）和11个理化指标，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”（质量评分，范围通常在0-10之间）。
数据格式：CSV格式，文件名为winequalityN.csv，方便数据分析和建模。数据集中包含了白葡萄酒和红葡萄酒的数据。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于葡萄酒质量评估的建模和分析。
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、质量控制、感官评价等领域的研究，例如探讨不同理化指标对葡萄酒质量的影响、建立葡萄酒质量预测模型等。
行业应用：为葡萄酒行业提供数据支持，可用于优化生产工艺、提升产品质量、进行市场分析等。
决策支持：支持葡萄酒生产商和相关行业的决策制定，例如优化生产流程、制定定价策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析方法在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的理化特性与其感官质量之间的关系，帮助用户建立预测模型、进行质量评估、并优化葡萄酒生产过程。
