奇特物品感官特性评估数据集WeirdObjectSensoryAttributeEvaluationDataset-cristianspagnuolo
数据来源：互联网公开数据
标签：感官特性, 物理属性, 数据分析, 机器学习, 评估指标, 实验数据, 数据集, 科学研究
数据概述：
该数据集包含来自实验收集的关于奇特物品感官特性评估的数据，记录了对特定物品的多个感官维度的主观评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于特定实验或研究项目。
数据维度：数据集包含七个关键维度，包括“Sponginess”（海绵度），“Wonder level”（惊奇程度），“Crunchiness”（脆度），“Loudness on impact”（撞击声响度），“Meme creativity”（梗图创意），“Soap slipperiness”（肥皂滑度），和“Hype root”（炒作程度）。每个维度都以数值形式呈现。
数据格式：CSV格式，文件名为Training.csv，方便数据导入与分析。
该数据集适用于探索物品感官特性之间的关系，以及用于构建和测试感官属性预测模型。
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：适用于感官科学、心理学、市场营销等领域的学术研究，例如研究不同感官特性之间的相互影响，或者分析特定物品的感官特征对消费者感知的影响。
行业应用：可应用于产品设计和评估，例如帮助产品设计师更好地理解产品在感官层面的表现，或者用于评估新产品的市场潜力。
决策支持：支持产品开发、市场推广和用户体验优化等方面的决策制定。
教育和培训：可作为感官评估、数据分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、模型构建和结果解读。
此数据集特别适合用于探索不同物品感官特性的内在联系，以及用于构建和验证感官属性预测模型，从而帮助用户更好地理解和优化产品设计和用户体验。
