白葡萄酒理化性质与质量评估数据集WhiteWineQualityDataset-sherrytp
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 化学成分, 感官评价, 质量分析, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 酿酒
数据概述：
该数据集包含白葡萄酒的化学成分数据和感官质量评分，用于分析葡萄酒的理化性质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，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表特定产区的白葡萄酒样本。
数据维度：数据集包含12个特征，包括“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）”和“quality（质量）”。
数据格式：CSV格式，文件名为winequality-white.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于葡萄酒领域的研究或相关公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒质量评估、理化性质与感官评价关系的研究以及数据建模。
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、质量控制和感官评价相关的学术研究，如葡萄酒成分对质量的影响分析、质量预测模型构建等。
行业应用：可以为葡萄酒生产商、酿酒师和品酒师提供数据支持，用于优化生产工艺、提升产品质量。
决策支持：支持葡萄酒行业的决策制定，如葡萄品种选择、酿造工艺调整等。
教育和培训：作为葡萄酒品鉴、葡萄酒化学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解葡萄酒的特性。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的理化性质与质量之间的关联，帮助用户优化葡萄酒生产流程，提升葡萄酒品质。
