感官特征评估训练数据集SensoryAttributeEvaluationTrainingDataset-vittorionardi
数据来源：互联网公开数据
标签：感官评估, 数据分析, 机器学习, 质量控制, 产品开发, 属性分析, 数值型数据, 训练数据集
数据概述：
该数据集包含来自未知来源的感官评估数据，记录了对某产品或现象的七个主观感受特征的量化评估结果。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：数据未限定地域，推测为通用产品或现象的感官评估结果。
数据维度：数据集包含七个数值型特征，分别是“Sponginess”（蓬松度）、“Wonder level”（惊奇程度）、“Crunchiness”（脆度）、“Loudness on impact”（撞击响度）、“Meme creativity”（表情包创意）、“Soap slipperiness”（肥皂滑度）和“Hype root”（炒作程度）。
数据格式：CSV格式，文件名为Training.csv，便于数值分析和建模处理。
来源信息：数据来源未知，但其结构和内容表明其适用于量化分析和模型训练。
该数据集适合用于感官特征分析、产品质量评估、以及情感或主观感受的量化研究。
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：适用于心理学、市场营销学、产品开发等领域的学术研究，如感官特征与消费者偏好的关系分析、主观评价指标量化研究等。
行业应用：可以为产品质量控制、市场调研和新产品开发提供数据支持，尤其在评估产品感官特性、预测市场反应等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业在产品设计、市场推广等方面的决策制定，帮助优化产品特性，提升用户体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数值型数据集。
此数据集特别适合用于探索不同感官特征之间的关联性，建立预测模型，并对产品或现象的特性进行量化评估，从而实现优化决策、提升产品竞争力等目标。
