代码清理与预处理数据集CleaningCodeandPreprocessingDataset-mohameddateff
数据来源：互联网公开数据
标签：代码清理，数据预处理，编程，软件工程，机器学习，数据分析，质量保证，软件开发
数据概述：该数据集包含来自多个开源项目的代码示例和清理后的代码数据，记录了代码清理和预处理的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区和国家的开源项目。
数据维度：数据集包括原始代码，清理后的代码，代码注释，代码质量指标，代码复杂度指标等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个开源代码仓库和相关学术研究资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件工程，编程，数据科学和机器学习等领域的研究和应用，特别是在代码质量改进，代码清理算法开发等方面具有重要价值。
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：适用于代码质量评估，代码清理算法研究，软件工程实践等学术研究，如代码复杂度分析，代码优化等。
行业应用：可以为软件开发公司提供数据支持，特别是在代码质量保证，代码重构和软件维护方面。
决策支持：支持代码清理和优化策略制定，帮助相关领域提高代码质量和开发效率。
教育和培训：作为编程和软件工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码清理和预处理技术。
此数据集特别适合用于探索代码清理和预处理的规律与趋势，帮助用户实现代码质量改进，代码优化和开发效率提升等目标，促进软件开发和数据分析领域的技术进步。
