白葡萄酒理化性质与质量评估数据集WhiteWineQualityDataset-ayonhalder
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 理化性质, 质量评估, 酿酒, 化学分析, 回归分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含白葡萄酒的化学成分及感官质量评估数据，用于分析白葡萄酒的理化特性与其质量之间的关系。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。
地理范围：数据来源未明确，但可能代表特定产区或品牌的白葡萄酒样本。
数据维度：数据集包括11个理化性质指标（如固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残余糖分、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精浓度）以及一个质量评分（quality）。
数据格式：CSV格式，文件名为winequality-white.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集通常来源于葡萄酒酿造行业或相关学术研究，经过标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质预测、影响因素分析、以及酿酒工艺优化。
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：适用于葡萄酒化学、感官分析、食品科学等领域的研究，例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。
行业应用：为葡萄酒酿造企业提供数据支持，用于优化酿造工艺、提高产品质量控制水平，以及进行市场分析和产品定位。
决策支持：支持葡萄酒行业的决策制定，如制定生产标准、调整酿造配方、评估产品质量等。
教育和培训：作为葡萄酒分析、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解葡萄酒的理化特性与质量之间的关系。
此数据集特别适合用于探索白葡萄酒的理化性质与质量之间的内在联系，帮助用户实现对葡萄酒质量的预测和优化。
