葡萄酒质量评估数据集WineQualityEvaluationDataset-zhoufan1
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 质量评估, 数据分析, 机器学习, 葡萄酒理化性质, 葡萄牙, 回归分析, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙葡萄酒的数据，记录了红葡萄酒的理化性质与质量评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于葡萄牙，主要关注红葡萄酒。
数据维度：数据集包括多个维度，如“ID”（样本编号），“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”（酒精浓度），以及“quality”（质量评分）。
数据格式：CSV格式，包含Dataset.csv, Example.csv和Testing.csv三个文件，便于数据分析和建模。其中Example.csv提供了质量评分示例，Dataset.csv和Testing.csv包含葡萄酒的理化性质和质量评分。
来源信息：数据来源于公开的葡萄酒质量评估研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒质量的分析和预测，以及探索理化性质与质量之间的关系。
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：适用于葡萄酒品质评估、葡萄酒化学分析等研究，如探索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：可以为葡萄酒生产商、酒庄提供数据支持，用于质量控制、生产工艺优化和产品质量评估。
决策支持：支持葡萄酒行业的市场分析、产品定位和消费者行为研究。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和葡萄酒学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解葡萄酒质量评估。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的理化性质与其质量评分之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化葡萄酒生产工艺，提升葡萄酒的品质。
