葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysisDataset-anidimma
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 酿酒, 物理化学性质, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 葡萄酒行业
数据概述：
该数据集包含来自葡萄酒行业的数据，记录了红葡萄酒的物理化学性质与感官质量评分。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，但数据涵盖了红葡萄酒的典型属性。
数据维度：数据集包括11个物理化学性质指标（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02_WineDataset.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒品质预测、酿酒工艺优化等研究。
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、酿酒工艺改进等领域的学术研究，例如，通过分析不同理化指标对葡萄酒质量的影响，建立预测模型。
行业应用：可以为葡萄酒行业提供数据支持，特别是在品质评估、生产过程优化、产品定价等方面。
决策支持：支持葡萄酒生产商和经销商进行决策，例如，优化酿造工艺、提升产品质量、预测市场需求等。
教育和培训：作为葡萄酒品质分析、数据科学、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特性。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒的理化性质与其品质之间的关系，帮助用户实现预测葡萄酒品质、优化酿造工艺等目标。
