代码缺陷检测数据集CodeDefectDetectionDataset-mazomohammed
数据来源：互联网公开数据
标签：代码缺陷，数据集，软件工程，代码质量，机器学习，源代码分析，软件开发，缺陷预测
数据概述：该数据集包含来自多个开源软件项目的代码缺陷数据，记录了代码中存在的缺陷及其相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个开源社区，包括GitHub，Stack Overflow等平台。
数据维度：数据集包括缺陷报告，代码片段，缺陷类型，修复时间，提交者信息，相关文件路径等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个开源软件项目的缺陷跟踪系统，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件工程，代码质量管理和机器学习等领域的研究和应用，特别是在缺陷预测，代码质量评估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：适用于软件工程领域的学术研究，如代码缺陷的成因分析，缺陷预测模型的建立等。
行业应用：可以为软件开发公司提供数据支持，特别是在缺陷预防，质量保证和代码审查方面。
决策支持：支持软件开发过程中的缺陷管理，帮助公司制定更好的开发策略和质量标准。
教育和培训：作为软件工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解缺陷预测和代码质量分析技术。
此数据集特别适合用于探索代码缺陷的规律与趋势，帮助用户实现缺陷预测，代码质量评估等目标，提高软件开发质量和效率。
