Exploring Wine Tasting: Analyzing Wine Datasets Using R Programming

Открытие новых вкусов: исследование наборов данных о вине с помощью R-программирования

Введение

Вино, напиток со сложными вкусами и ароматами, является одним из самых любимых и потребляемых напитков в мире. Анализ наборов данных о вине с помощью R-программирования может предоставить ценные идеи о различных аспектах вина, от его характеристик до его популярности. В этой статье мы исследуем набор данных о вине, используя R, чтобы раскрыть некоторые интересные открытия.

Изучение набора данных о вине

Мы будем использовать набор данных о вине, доступный в пакете wine в R. Этот набор данных содержит информацию о 1463 винах, включая их цены, сорта винограда, регионы происхождения и вкусовые характеристики.

library(wine)
data(wine)

Анализ цен на вино

Первым шагом является изучение распределения цен на вина. Визуализация данных с помощью графика будет полезна для выявления закономерностей и выявления выбросов.

ggplot(wine, aes(x = price)) +
  geom_histogram(bins = 20) +
  labs(title = "Распределение цен на вина", x = "Цена", y = "Количество вин")

Популярность сортов винограда

Далее мы исследуем популярность различных сортов винограда. Подсчет количества вин по каждому сорту винограда дает нам представление о том, какие сорта наиболее распространены и ценятся.

wine_grape_counts %
  group_by(grape) %>%
  summarize(count = length(price)) %>%
  arrange(desc(count))

ggplot(wine_grape_counts, aes(x = reorder(grape, count), y = count)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  labs(title = "Популярность сортов винограда", x = "Сорт винограда", y = "Количество вин")

Влияние региона происхождения

Мы также можем изучить влияние региона происхождения на характеристики вина. Сравнивая средние цены вин из разных регионов, мы можем получить представление о том, какие регионы производят более ценные вина.

wine_region_prices %
  group_by(region) %>%
  summarize(mean_price = mean(price)) %>%
  arrange(desc(mean_price))

ggplot(wine_region_prices, aes(x = reorder(region, mean_price), y = mean_price)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  labs(title = "Средние цены вин по регионам", x = "Регион", y = "Средняя цена")

Вкусовые характеристики

Набор данных содержит информацию о вкусовых характеристиках вин, таких как кислотность, танины и фруктовость. Мы можем создать параллельные координаты, чтобы визуализировать эти характеристики и увидеть, как они варьируются в разных винах.

library(ggparallel)
ggparcoord(wine, group.by = "grape", display.size = 3) +
  theme(legend.position = "none") +
  labs(title = "Вкусовые характеристики вин по сортам винограда")

Выводы

Используя R-программирование, мы смогли изучить набор данных о вине и раскрыть ценные идеи о ценах на вино, популярности сортов винограда, влиянии региона происхождения и вкусовых характеристиках. Этот анализ может быть полезным для любителей вина, поставщиков вина и исследователей, стремящихся понять сложность и разнообразие мира вина.