标题：葡萄酒质量特性分析数据集
数据内容：
本数据集包含与葡萄酒质量相关的多种化学成分和物理特性，具体包括酒精含量、苹果酸、灰分、灰分碱度、镁含量、总酚类、黄酮类化合物、非黄酮类酚类化合物、原花青素、颜色强度、色调、光密度（OD280）、脯氨酸等13个特征变量。每个变量代表了葡萄酒在不同化学或物理属性上的测量值。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于多个行业的研究与应用：
1. 农业与食品加工行业：可用于分析葡萄酒的质量特性，优化酿造工艺，评估不同葡萄品种或种植环境对葡萄酒品质的影响。
2. 数据分析与机器学习行业：可作为分类模型的训练数据，用于预测葡萄酒的品种、产地或品质等级。
3. 化学与材料科学行业：可用于研究不同化学成分之间的相互作用及其对葡萄酒特性的贡献。
行业分类：农业, 食品加工, 数据分析, 机器学习
标签：葡萄酒, 质量分析, 化学成分, 物理特性, 数据分析, 机器学习, 葡萄酒分类, 化学计量学, 农业应用, 食品加工优化
