葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-ankitsen910
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 物理化学性质, 白葡萄酒, 数据分析, 机器学习, 质量预测, 酿酒
数据概述：
该数据集包含来自公开葡萄酒数据库的葡萄酒理化性质与质量评分数据，用于探索葡萄酒品质的影响因素。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：数据来源未明确标注，但数据涵盖了葡萄酒的多种理化性质，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含13个字段，包括“s.no”（序号）、“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”、“sulphates”（硫酸盐）、“alcohol”（酒精浓度）、“quality”（质量评分）和“Type”（葡萄酒类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为WINE DATASET.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开葡萄酒数据库，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质预测、理化性质分析以及酿酒工艺优化研究。
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：适用于葡萄酒品质评价、酿酒工艺优化等领域的研究，例如，探索不同理化性质对葡萄酒质量评分的影响。
行业应用：为葡萄酒行业提供数据支持，特别是在葡萄酒品质预测、生产过程控制和产品质量管理方面。
决策支持：支持葡萄酒生产商和销售商进行决策制定，例如，优化生产流程、提升产品质量、预测市场需求等。
教育和培训：作为葡萄酒科学、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解葡萄酒的理化性质与质量之间的关系。
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，帮助用户实现葡萄酒品质的预测、优化酿酒工艺、提升产品质量等目标。
