葡萄酒评价-范文
红酒的好评语100字通用
红酒的好评语100字通用
红酒的好评语100字通用：
1. 这款红酒色泽鲜艳，香气浓郁，口感丰满，回味悠长，让人陶醉其中。
2. 这瓶红酒浓厚的果香令人难以抗拒，入口顺滑，细腻的口感让人流连忘返。
3. 这款红酒经过精心酿造，散发出诱人的橡木香和成熟水果的香气，让人欲罢不能。
4. 红酒内含丰富的单宁和柔顺的酸度，口感平衡而且细腻，让人体验到红酒的醇厚与优雅。
5. 这瓶红酒口感饱满且丰富，带有丰富的浆果和香料的味道，每一口都像是一次感官盛宴。
6. 这款红酒的口感柔和，味道浓郁，带有复杂的层次感，展现出红酒的独特魅力。
7. 红酒的余韵令人印象深刻，令人回味无穷，细腻的口感和丰富的风味让人爱不释口。
8. 这瓶红酒具有悠扬的果香和丰富的口感，是一款令人难以抗拒的佳酿。
9. 这款红酒色泽美丽，口感饱满，独特的风味让人感受到它独特的品质。
10. 这瓶红酒口感浓郁而细腻，带有优雅的香气，是一款让人赞叹不已的美酒。
请注意，以上描述只是一些通用的好评语，具体的红酒好评也取决于其品牌、产地、口感以及个人口味偏好。
葡萄酒好评30字145条
葡萄酒好评30字145条《葡萄酒好评30字145条》这是优秀的好评怎么写文章，希望可以对您的学习工作中带来帮助！1、喜欢红丝绒，喜欢高甜度，不是甜酒那种甜，除西拉之后又找到一种适合我的口感2、品牌好，质质量优，用了满意，而且价格便宜，畅流也是很快，下会还会继续光顾的3、物流很快，三天就收到了！价格实惠质量也不错已经在这家店买了三次很划算！4、简直速度太快啦，比任何地方买都划算，包装特别专业、喜欢可以下手哈。
绝对的满意还会再来…^_^5、赶上双十一的价格，非常实惠！一下子买了两箱慢慢喝，经常喝这牌子的红酒，口感纯正。
6、这款来自新西兰怀拉拉帕产区的黑皮诺干红，果香芬芳，口感浓郁，感觉不错。
7、比超市买的便宜多了，品牌旗舰店不用担心是假酒，螺旋盖女孩子开起来也很方便。
8、快递速度很快哦酒的颜色很漂亮味道还不知道留着跨年和男朋友一起喝嘻嘻猫猫友情出镜9、整箱6支装很棒包装的很好没有破损扔好店推荐必出精品哈哈就等过朋友回来一起品尝了10、一直喝袋鼠，非常大爱的红酒品牌，霞多丽喝过几次，口感也非常好，这次买了三箱，能喝到双11了！11、是扔品质上过来的，非常棒的一次购物，这性价比也太高了呢！第一次喝红酒，感觉不错12、说句实话，外国酒价格虚不知底，但若同价位的外国真酒的话，还是外国红酒有底蕴13、评价晚了，商家很细心还送了海马刀，谢谢！酒还没有细品，品过之后再追评。
14、这个是在一次部门聚会的时候品尝到的，味道不错，葡萄酒均为半干红酒。
包装安全。
15、宝贝发货速度很快，三天就到了，包装很好，没有一点破损，酒非常好喝，小瓶很方便，喝完下次还来16、一直喝袋鼠，非常大爱的红酒品牌，霞多丽喝过几次，口感也非常好，这次买了三箱，能喝到双11了！17、酒感觉还不错，这个活动价格购买的挺划算，包装严实没有破损情况，相信天猫国际18、在盒马超市有看到过这个酒，旗舰店做活动价格比盒马还要便宜，可以囤一些19、宝贝收到了，物流很快，正好端午和家人一起享受，口感很好，会一直回购的20、不错的，拿回家就喝了，导入杯子酒香浓郁，好喝,不刮喉，酒味纯正，不错不错大爱21、不错的，拿回家就喝了，导入杯子酒香浓郁，好喝,不刮喉，酒味纯正，不错不错大爱22、这个居然没有木塞･ω･｀)我家也没其它塞子，只好上保鲜膜先顶着。
葡萄酒的品评[5篇范例]
![葡萄酒的品评[5篇范例]](https://img.taocdn.com/s3/m/7ef913efd4bbfd0a79563c1ec5da50e2524dd13d.png)
葡萄酒的品评[5篇范例]第一篇：葡萄酒的品评什么是葡萄酒葡萄酒是新鲜葡萄的果汁经过发酵酿制而成的一种酒精饮料，它的基本成本有单宁（存在于葡萄皮，核中的一种物质，呈酸涩味）、酒精、糖分、酒石酸等。
酒杯红葡萄酒一般为标准郁金香型，杯口的收缩有利于葡萄酒香气的积聚，杯脚很高，便于拿来鉴别酒气及避免温传到酒中，酒杯的容量最好不少于20毫升。
酒杯的杯型以没有花纹和颜色较为适宜的，最主要的是杯子应绝对清洁及无破损。
醒酒瓶中的葡萄酒中沉睡的美人，饮用之前请温柔地唤醒它所有的记忆。
并非所有的酒都需要醒。
一般来说，以新鲜的果香为主的白酒、新酒、餐酒都不需要醒，可以即开即饮，不适当“醒酒”会连其果香也会丢掉；另外有些陈年的老酒，换瓶去渣后，尽快饮用为妙。
除此之外，大部分葡萄酒一般都需要醒15分钟以上，但不一定需要用醒酒器。
越名贵的酒越注重醒酒，如果好酒没有醒，无法欣赏到它复杂的芳香和气味，取而代之的是微弱的香气和酸涩的酒液；但也有持相反意见者，认为老酒从倒出酒瓶的那一该起，每一丝的香味变化都是要珍惜品味的，让陈年累积的复杂香味在醒酒器中消失，也是一种浪费。
酒杯的握法怎样正确手持葡萄酒杯呢？在这里向介绍一下葡萄酒的禁忌，还有两种正确的持杯方法。
首先，切忌用手握酒杯的杯壁，这会让懂行的人笑话，让你的绅士风度大折扣，也会破坏你喝的那杯酒的口感。
因为手的温度会让杯中酒的温度升高，对于那些冰镇之后饮用的葡萄酒，温度升高无异于谋杀一瓶好酒。
正确的持杯方法是：用手指轻轻地拿着高脚杯的杯脚，是非常正确的方法。
在饮用前轻轻顺时针旋转酒杯，让酒的香气散发出来，用鼻子嗅闻杯中的味道，会让人觉得你非常懂酒。
1 1 另外还有一种优雅的持杯方法：用拿着杯子的熟练自如程度完全可以在人群中脱颖而出。
当然。
这种持杯方式更适合站着喝酒的时候，例如喝餐前的开胃香槟或是的葡萄酒的时候。
碰杯的方法可能很多人都留意到，外国的酒会上都是很长的一排桌子，主宾在这里，客人在对面，很尊贵的。
葡萄酒评语
葡萄酒评语1.葡萄酒品质怎么评价影响葡萄酒特色及品质的因素可以很多，但最重要的不外乎三大因素：葡萄、葡萄园和酿造技术。
不同葡萄品种在色泽、大小、形态及所含成分上都有着很多不同，葡萄的颜色、皮的厚度及酸、糖、多酚类等物质的含量都直接影响着酒的色、香、味。
酿酒葡萄与日常食用葡萄有很大不同，虽味道非常浓厚，但多是肉少核多，皮厚汁少，颗粒小，缺乏鲜食价值。
但正是这些不起眼的葡萄在发酵酿制之后，变成了我们餐桌上的美酒。
不同葡萄品种酿制出的葡萄酒是不同的，但是，除了品种间的差异，葡萄自身的质量是酿制高品质葡萄酒的关键。
健康、未受污染及病菌侵蚀的葡萄酿出的酒产生异味的机会远比低质、受到污染或病菌侵蚀的葡萄要少。
葡萄的质量与产量也息息相关。
一般地，葡萄的亩产量越高，葡萄所含的有效成份就越低，葡萄的质量也越低，酿制出的酒也就自然淡而无味，很平庸。
但也不是说产量越低越好，每一品种都有其自身最佳的产量与质量比，而且要结合树龄，树之间的密度，树的修剪及生长方式、地点等多种因素一起斟酌考虑。
一般葡萄在7至40年树龄时产量最高，过后就逐渐降低。
老树虽然产量低，但如维护管理得好，也可结出高质量的葡萄。
葡萄园——葡萄生长的环境与气候Ifyoudon'thavegreatgrapes,youcan'tmakegreatwines.Itallhappe nsinthevineyards！——EmilePeynard正如法国著名葡萄酒教授艾米尔·贝纳尔（EmilePeynard）所言，葡萄酒的特点和风格起源于葡萄园。
同一品种在不同的产地可表现出完全不同的风格，葡萄的生长环境影响着葡萄的品质及特性，正如一对双胞胎，生长在不同家庭，不同文化背景下会形成完全不同的个性及气质一样，同一葡萄品种在不同生长环境下也会有着明显的差异从而影响成品酒的风格和口味。
葡萄生长的环境包括所在地区和气候、土壤成分、土壤结构及排水性、地理环境（即朝向、坡度、风势、有无阻挡物存在等）所有这些因素便构成了法国人在论及葡萄酒质量时必然要提到的Terroir一词。
葡萄酒的评价论文(1) (1)
葡萄酒的评价摘要随着时代的进步，经济的发展，葡萄酒渐渐地走进百姓的生活。
评判葡萄酒的方法则是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。
评酒员品尝葡萄酒并对其打分，通过求和确定葡萄酒的质量。
本文通过对所给数据的观察分析，先对数据预处理，再建立相对较好的模型评价葡萄酒的质量。
对于问题一，首先我们利用MATLAB软件制作Q-Q图，根据所得到的图观察得到，这些点可近似拟合成一条直线，从而证明该组数据满足正态分布。
然后利用T-检验方法判断评酒员的评价有无显著差异，最终得出两组评酒员的评价结果存在显著性差异的结论。
关于哪组评价结果更可信的问题，我们采用了方差分析法，根据所得到的红、白葡萄酒均值和方差表，经过计算比较，我们发现第二组的方差小于第一组的方差。
由于方差越小则数据越稳定，于是我们得到第二组评酒员的评价结果更可信的结论。
对于问题二，我们选择利用灰色关联分析法。
我们根据附件一中评分员的评分得出葡萄酒的得分，并对其标准化，将所得的数据作为葡萄酒质量的评分。
对于酿酒葡萄的理化指标，首先我们通过参考文献确定对葡萄酒影响较大的酿酒葡萄的理化指标，再采用均值化无差异法对数据求标准化值，然后利用变异系数法求得筛选出来的葡萄的理化指标的权重，通过计算权重和标准化值最后求得酿酒葡萄的综合评分。
再用均值化无差异法求葡萄和葡萄酒的标准化值。
将所得到的两组数据做和并排序，从而将酿酒葡萄划分为优、良、中、差四个等级。
对于问题三，我们采用了单个拟合和综合拟合的方法。
题目中要求寻找酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标的关系，我们首先从参考文献中找到了对葡萄酒的主要理化指标有重大影响的酿酒葡萄的理化指标。
然后利用MATLAB软件进行拟合，建立线性回归方程，从而得出酿酒葡萄的部分理化指标对葡萄酒的理化指标的影响系数和两者之间的函数表达式，可见表N,为了进一步确定两者之间的相关关系，我们又对附件二和附件三中的数据进行处理，利用MATLAB软件再次进行拟合，从而得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间呈正相关关系的结论。
描写葡萄酒好喝的句子唯美(精选2篇)
描写葡萄酒好喝的句子唯美(篇一)1. 那盛放于酒杯中的琥珀色液体，仿佛是湖面上倒映着金色晚霞的美丽画面。
2. 葡萄酒的芬芳如同一座花园，绽放着各式各样的芬芳与香气。
3. 它在舌尖上跳跃的泡沫，仿佛烟花在夜空中绽放的美丽瞬间。
4. 柔顺而丰满的口感，如同甘露滋润着我的味蕾。
5. 那宛如天籁之音的葡萄酒，轻声娓娓道来着岁月的故事。
6. 经过时间的陈酿，葡萄酒化身为琥珀般宝贵的液体宝藏。
7. 每一口舌尖上的葡萄酒都伴随着婉转悠长的余韵，使人沉醉其中。
8. 葡萄酒的丰美，如同一幅绘画，展现着浓墨重彩的味觉盛宴。
9. 柔润的口感，仿佛天使在舌间轻轻跳跃，散发着诱人的魅力。
10. 勾勒出心灵的境界，葡萄酒令人陶醉于无限的诗情画意。
11. 醇厚的口感，仿佛在品尝时间的流转和岁月的积淀。
12. 葡萄酒的醇美，宛如一曲悠扬的古典乐章，让人陶醉其中。
13. 世间万物皆有韵味，而葡萄酒却能将韵味提升至完美的极致。
14. 那涌动在舌尖上的葡萄酒，仿佛是红颜诱人的魅力绽放。
15. 滑顺而细腻的口感，仿佛丝绸在舌尖上轻轻滑过。
16. 温润而舒适，如同微风亲吻脸庞的感觉。
17. 停留在舌尖的甜蜜，仿佛幸福在心中翩然起舞。
18. 葡萄酒像是时间的见证者，留下岁月的故事在每一滴酒液之中。
19. 用舌尖触碰时的温度，像是爱人之间的深情拥抱。
20. 历久弥新的浓郁口感，酿造出满怀情感的美丽质感。
21. 仿佛品尝了一场世间最美好的浪漫，让人陷入爱的深渊。
22. 葡萄酒是心灵的灵药，撩拨着内心最深处的情感。
23. 它是静夜里最闪亮的星辰，照亮着孤独的灵魂。
24. 在味蕾上舞动的酒液，如同一场华丽的芭蕾舞演绎。
25. 沐浴在它带来的芳香中，全身每一个细胞都沉醉而欢乐。
26. 葡萄酒犹如一位知己，陪伴在生命中的每个美好瞬间。
27. 它的卓越品质，让人感受到生活中最纯粹和真实的美好。
28. 品味葡萄酒时的醇香，仿佛呼吸到了世间最芬芳的馥郁。
29. 每一滴葡萄酒都是大自然的馈赠，仿佛与大地亲密的回馈。
葡萄酒感官评价
葡萄酒感官评价葡萄酒的品评大致可以分为三方面，观色、闻香和品尝。
本文着重为您展示葡萄酒的闻香和品尝。
其实葡萄酒的变化如同人生的变化。
年轻时热情活泼、朝气蓬勃，有时却会显得经验不足、太过青涩；随阅历的累积、时光的雕琢，渐渐趋向成熟，展现出优雅魅力，达到事业顶峰；一过中年，又慢慢走向衰老。
因酒龄、品种、种植条件的不同，葡萄酒带给人的感觉也千变万化。
1、红葡萄酒1）香气评价香气的类型会因葡萄酒的酒龄不同而不同。
年轻的红葡萄酒多展现出新鲜的花果类香气，这是来自葡萄品种本身的香气。
如博若莱的佳美葡萄酒，常常展现出紫罗兰、覆盆子、红樱桃的香气。
有的葡萄酒也会带有植物类香气，如年轻的赤霞珠葡萄酒时而会出现青椒、新鲜碎树叶的味道。
适合陈酿的葡萄酒，随着橡木桶中的陈酿时间的增加，会逐渐散发出香料类、干果类、烟熏类香气。
如里奥哈的特级珍藏，常会出现香草、烤面包、烟草的味道。
葡萄酒中的香气越复杂，变化越丰富，葡萄酒的评价也会更高。
2）口感评价当你喝进一口葡萄酒时，先不用急着咽下，可以仔细的感受葡萄酒中的各种滋味。
舌尖最敏感的是甜味，舌头上部会感觉到涩味，两端常感觉有酸味。
口感的评价，很重要的一点是平衡，即是指各种味道之间的协调。
对红葡萄酒来说，是指单宁与酒精之间的协调。
酒精带给人甜味，单宁带给人酸味和涩味；酒精与单宁的味道是相互抗衡的。
如果甜、酸、涩之间达到一种协调，这款酒在口中就能感觉到比较平衡。
此外还有浓郁度，如果同时拿两瓶葡萄酒对比，这种体会就会比较深刻。
酒体的轻或重，这种感觉如同喝一杯水和一碗肉汤。
很明显，肉汤的感觉会重一些。
葡萄酒的酒体与酒精及其他物质的含量有关，是一种综合感觉。
口腔感觉，虽然葡萄酒均会给人酸涩的感觉，但是这种酸涩之间又有不同。
一般来说，酒龄更长的葡萄酒，喝起来会更加舒服，舌头上面的涩味感会没有那麽强烈。
这并不是说单宁的含量变少了，或者是酒精的含量变多了。
这是因为酒中的单宁随时间的变化更加细腻了，所以你的感觉才不会像喝同类型的新酒那般强烈。
葡萄酒质量分析范文
葡萄酒质量分析范文葡萄酒是经过葡萄酿造而成的酒类产品，它的质量直接影响到消费者的口感和体验。
在市场上存在着各种不同种类和品牌的葡萄酒，质量的好坏因素众多，如葡萄品种、产地、酿造工艺等。
本文将对葡萄酒的质量进行详细分析。
首先，葡萄酒的质量与葡萄品种密切相关。
不同种类的葡萄酿造出来的酒具有不同的特点和口感。
常见的葡萄品种有赤霞珠、黑皮诺、雷司令等。
赤霞珠酿造的葡萄酒通常具有浓郁的果香和柔和的单宁，非常适合用来餐前品尝；黑皮诺酿造的葡萄酒酒体较轻盈，带有一定的酸度，适合与各种食物搭配；雷司令酿造的葡萄酒则以其清新的香气和甜度受到大众的喜爱。
因此，在选择葡萄酒时，消费者可以根据自己的个人口味和需求来选择合适的葡萄品种。
其次，葡萄酒的质量还与产地有关。
不同地理环境和气候条件会对葡萄的种植和成熟产生不同的影响，从而影响到葡萄酒的质量。
法国、意大利、西班牙等国家的葡萄酒产地以其优良的品质享誉全球。
法国的勃艮第地区产酒历史悠久，其出产的红白葡萄酒品质上乘，被誉为“皇帝之酒”；意大利的托斯卡纳地区以其浓郁的果香和坚实的单宁赢得了良好的口碑；西班牙的里奥哈地区则以其酱香型和独特的酿造工艺著称。
因此，在购买葡萄酒时，消费者可以关注产地以及产地的名誉和口碑。
此外，葡萄酒的酿造工艺也是决定质量的重要因素之一、葡萄酒的酿造过程一般包括葡萄采摘、榨汁、酒精发酵、贮存和熟化等环节。
酿造的精细程度和步骤的掌控都会影响到葡萄酒的质量。
例如，精选葡萄的采摘时间、榨汁的方式以及用木桶还是不锈钢桶进行发酵等，都会对葡萄酒的风味产生影响。
同时，贮存和熟化过程中的温度和时间控制也很重要，这些因素将会影响葡萄酒的香气、口感和稳定性。
因此，在购买葡萄酒时，消费者可以关注产品的酿造工艺和酒庄的信誉。
总结起来，葡萄酒的质量分析需要综合考虑葡萄品种、产地和酿造工艺等因素。
消费者可以根据自己的口味和需求选择合适的葡萄酒品种，并关注优质葡萄酒产地和有口碑的酒庄。
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Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2015, 4(4), 376-384Published Online November 2015 in Hans. /journal/aam/10.12677/aam.2015.44047The Study on Evaluation System of WineBased on Data MiningSizhe Wang1, Zhigang Wang2*, Yong He21Automation Professional Class 1301, School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha Hunan2College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou HainanReceived: Nov. 8th, 2015; accepted: Nov. 23rd, 2015; published: Nov. 30th, 2015Copyright © 2015 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/AbstractBased on Question A of Mathematical Contest in Modeling for college students in 2012, the empha-sis in this paper is mainly on the establishment of evaluation system of wine based on data mining technology. The wine quality is determined by the score of the wine tasting. We analyze the credi-bility of the liquor score by one-way ANOVA. We classify the wine grape by extracting common factors of some physical and chemical indicators from the wine grape, and by clustering the factor score and wine score. The stepwise regression model is established through the correlation be-tween the physical and chemical indicators and the physical and chemical indicators of wine grapes. By the regression model between the aroma substances and the score of the wine, the key physical and chemical indicators of wine quality will be found. In the end, some shortcomings of current rating system of wine will be pointed out.KeywordsEvaluation System of the Wine, Data Mining Technology, One-Way ANOVA, Cluster Analysis,Regression Analysis基于数据挖掘技术的葡萄酒评价体系研究王思哲1，王志刚2*，何勇21中南大学信息科学与工程学院自动化专业1301班，湖南长沙2海南大学信息科学技术学院，海南海口*通讯作者。
王思哲等收稿日期：2015年11月8日；录用日期：2015年11月23日；发布日期：2015年11月30日摘要本文以2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题为例，利用数据挖掘技术建立葡萄酒评价体系。
葡萄酒质量一般是通过聘请有资质的品酒员进行品尝评分，由于品酒员主观因素导致对酒样品的评分差异悬殊，我们通过方差分析对品酒员评分进行可信性研究；通过提取酿酒葡萄多个理化指标的公共因子，对因子得分和葡萄酒评分进行聚类，将酿酒葡萄进行分级研究；通过对葡萄酒理化指标和酿酒葡萄理化的数据进行相关性分析，利用逐步回归分析模型建立它们之间的依赖关系；利用葡萄酒芳香物质与葡萄酒评分之间的回归模型，找出决定葡萄酒质量的关键理化指标，最后指出现行葡萄酒评分体系的不足。
关键词葡萄酒评价，数据挖掘技术，方差分析，聚类分析，回归分析1. 引言在当今大数据时代，从数据库的挖掘出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息显得十分重要，多元统计方法是数据挖掘技术的关键要素。
多元统计分析是处理多维同体观测数据的数学方法，是数理统计学近几十年迅速发展的一个分支，计算机技术的发展为多元统计的方法应用提供了便利的计算工具。
多元统计的内容十分丰富，主要包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、回归分析预测方法、方差分析、典型相关分析、时间序列等[1]-[11]。
多元统计方法在工业、农业、医学、气象、环境以及经济管理等诸多领域中有着十分广泛的应用。
本文以2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题为例，用多元统计序列方法建立葡萄酒评价体系。
确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的品酒员进行品评，每个品酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
附件1(见竞赛试题中的附件，本文略，下同)给出了某一年份两组品酒员对两组红葡萄酒和白葡萄酒的评分结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据，包括各种理化指标和芳香物质指标数据。
由于品酒员主观因素导致对酒样品的评分差异，我们分别构造以品酒员和酒样品为组别数据序列进行方差分析，通过比较F统计量值评价两组品酒员是否有显著性差异，对品酒员评分进行可信性研究；通过对酿酒葡萄的多个理化指标进行筛选，提取公共因子，并计算因子得分，然后将这些因子得分和葡萄酒评分进行聚类分析，将酿酒葡萄进行分级研究；通过对葡萄酒理化指标和酿酒葡萄理化指标相关性分析，利用逐步回归模型建立它们之间的线性关系；通过葡萄酒理化指标与葡萄酒评分之间的回归模型，建立酿酒葡萄理化指标与葡萄酒质量之间关系，给出决定葡萄酒质量的关键理化指标。
2. 葡萄酒评分的可信性研究考虑到品酒员之间可能存在个人评酒风格等主观差异因素，导致不同品酒员对同一葡萄酒的评分悬殊，影响葡萄酒质量鉴定，因此，必须对品酒员的评分主观因素进行检验。
附件1给出了两组红葡萄酒王思哲等品酒员对27个酒样品的评价得分和两组白葡萄酒品酒员对28组酒样品的评价得分。
对于评酒得分的偏差性检验和影响因素的数据挖掘技术，可以通过方差分析来实现。
方差分析主要是检验两组品酒员评价结果有无显著性差异，进而判断出哪组评价结果更为可信。
评价得分之间的差异可以分为两个部分，一部分是由于各葡萄酒样品之间的差异，称为条件误差，另一部分是各品酒员评酒风格之间的差异，称为试验误差，我们主要目的是分析得分差异是由于葡萄酒样品之间差异，还是由于品酒员主观差异造成的。
通过对两组红葡萄酒和两组白葡萄酒评价得分进行正态性检验可以看出都近似服从正态分布，我们分别构造以品酒员和酒样品为组别的数据序列进行方差分析(见表1)。
分析表1数据，基于品酒员和酒样品的显著性差异检验中，除第二组白葡萄酒酒样品差异不显著外，另七组的F统计量都大于基于显著性水平0.01的临界值，表明品酒员评酒风格和酒样品之间的差异都很显著。
进一步比较F统计量数值大小，第一组红葡萄酒评分差异主要来源于酒样品之间的差异，第二组红葡萄酒评分差异主要来源于品酒员评分差异；白葡萄酒评分差异主要来源于品酒员评分差异，酒样品之间的差异不很显著。
初步可以看出，对于红葡萄酒，第一组品酒员评分更为可信，两组白葡萄酒品酒员评分都不可信，品酒员间的差异过大将导致酒样质量差异的显著性被掩盖，结合实际分析，酒样评价中应尽可能缩小由于品酒员个人风格的原因而导致对同一酒样评价差异较大的情况，应尽可能将酒样之间质量的差异通过评价扩大，提高酒样的可识别度。
为此，将原始数据进行处理，原始数据进行处理方法有很多，如标准化处理、聚类处理、收敛区间处理等，我们采用数据标准化处理，降低品酒员之间的主观差异性(见表2)。
Table 1. Wine score variance analysis based on the raw data表1. 基于原始数据的葡萄酒评分方差分析表差异源总平方和自由度均方差F统计量F临界值第一组红葡萄酒品酒员3084.952 9 342.772 3.543 2.484 酒样品14,090.119 26 541.928 9.308 1.837第二组红葡萄酒品酒员3228.681 9 358.742 9.999 2.484 酒样品4186.830 26 161.032 4.675 1.837第一组白葡萄酒品酒员17,034.122 9 1892.68 26.830 2.481 酒样品6253.086 27 231.596 1.957 1.818第二组白葡萄酒品酒员6714.442 9 746.049 19.910 2.481 酒样品2714.811 27 100.549 1.795 1.818Table 2. Wine score variance analysis based on data standardization表2.基于数据标准化处理的葡萄酒评分方差分析表差异源总平方和自由度均方差F统计量F临界值第一组红葡萄酒品酒员0 9 0 0 2.484 酒样品152.698 26 5.873 13.300 1.837第二组红葡萄酒品酒员0 9 0 0 2.484 酒样品119.148 26 4.583 7.906 1.837第一组白葡萄酒品酒员0.196 9 0.022 0.022 2.481 酒样品93.467 27 3.462 4.942 1.818第二组白葡萄酒品酒员0.006 9 0.001 0.001 2.481 酒样品76.147 27 2.820 3.666 1.818王思哲等分析表2数据，对于四组品酒员评价数据序列，用于检验的F统计量值都接近于0，远低于基于显著性水平0.01的F临界值，四组酒样品数据序列的F统计量都大于基于显著性水平0.01的F临界值。