葡萄酒品质分析数据集WineQualityAnalysis-ishita172004
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄酒, 品质评估, 化学分析, 机器学习, 质量预测, 数据挖掘, 葡萄酒分类, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习数据库的葡萄酒品质数据，记录了红葡萄酒和白葡萄酒的化学性质以及感官质量评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于葡萄牙的Vinhor Verde葡萄酒。
数据维度：数据集包括红葡萄酒和白葡萄酒两类，每类数据包含11个化学性质指标（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，范围从0到10，表示葡萄酒的质量等级）。
数据格式：CSV格式，分别以winequality-red.csv和winequality-white.csv命名，方便数据读取和处理。数据集还包含一个winequality.names文件，提供了数据集中各个变量的详细描述。
来源信息：数据来源于葡萄牙的Vinhor Verde葡萄酒，已进行标准化处理。
该数据集适合用于葡萄酒质量预测、分类和特征分析。
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估、化学成分与质量关联性研究的学术研究，如利用机器学习模型预测葡萄酒质量。
行业应用：可以为葡萄酒酿造行业提供数据支持，尤其是在葡萄酒质量控制、生产优化方面。
决策支持：支持葡萄酒行业中的决策制定，例如基于化学指标优化酿造工艺。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解葡萄酒品质分析。
此数据集特别适合用于探索葡萄酒化学成分与感官质量之间的关系，帮助用户实现葡萄酒质量预测、优化酿造工艺的目标。
