coffee-quality-database：数字化1340条咖啡评审数据

coffee-quality-database：数字化1340条咖啡评审数据

coffee-quality-database Building the Coffee Quality Institute Database 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coffee-quality-database

项目介绍

coffee-quality-database 是一个开源项目，致力于数字化咖啡评审数据，为咖啡行业提供高质量的数据支持。该项目收集了来自咖啡质量协会（Coffee Quality Institute，简称CQI）训练有素的评审员对1312种阿拉比卡咖啡豆和28种罗布斯塔咖啡豆的评审数据。这些数据包括质量测量指标、豆类元数据和农场元数据，为咖啡研究者、爱好者和行业分析师提供了宝贵的信息资源。

项目技术分析

coffee-quality-database 项目采用了多种技术手段进行数据爬取和处理。项目使用 Selenium 无头浏览器和 Beautiful Soup 进行数据抓取，处理原始数据中的各种编码、缩写和度量单位问题。数据爬取过程中，用户需在爬虫脚本中配置CQI网站的登录凭证，以获取最新的评审数据。

在数据结构方面，项目将数据分为以下三个主要类别：

1. 质量测量指标：包括香气、风味、回味、酸度、口感、平衡性、一致性、杯清洁度、甜度和水分等指标。
2. 豆类元数据：包括处理方法、颜色和品种（阿拉比卡/罗布斯塔）等信息。
3. 农场元数据：包括农场主、原产地国家、农场名称、批次号、磨坊、公司、海拔和地区等信息。

项目及技术应用场景

coffee-quality-database 项目的数据和应用场景广泛适用于以下领域：

1. 咖啡质量分析：通过分析评审数据，研究人员可以了解不同咖啡豆的质量特点，为咖啡豆的选育、加工和销售提供依据。
2. 行业趋势分析：项目提供了大量的咖啡评审数据，有助于分析行业趋势，预测市场变化。
3. 消费者指导：消费者可以根据评审数据选择适合自己口味的咖啡豆，提高消费体验。
4. 学术研究：项目数据为学术研究提供了丰富的研究素材，有助于推进咖啡领域的研究。

项目特点

coffee-quality-database 项目具有以下特点：

1. 数据质量高：项目收集的数据来自专业评审员，保证了数据的质量和准确性。
2. 数据更新及时：项目采用自动化爬取技术，能够及时更新数据，为用户提供最新的咖啡评审信息。
3. 数据结构清晰：项目将数据分为质量测量指标、豆类元数据和农场元数据，便于用户查找和分析。
4. 应用场景广泛：项目适用于咖啡质量分析、行业趋势分析、消费者指导和学术研究等多个领域。

总之，coffee-quality-database 项目是一个极具价值的数据开源项目，为咖啡行业提供了丰富的研究资源。通过该项目，用户可以方便地获取咖啡评审数据，为各类研究和应用提供支持。我们强烈推荐咖啡爱好者、研究人员和行业分析师使用该项目的数据，以提升自己的工作质量和效果。

coffee-quality-database Building the Coffee Quality Institute Database 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coffee-quality-database