HRIS_SaaS公司软件项目交付延迟预测数据集2024

数据集概述

本数据集包含从Jira提取的2024年史诗级项目历史记录，涵盖项目标识、状态、时间、团队等属性，经缺失值处理、特征工程等预处理，用于软件项目交付延迟的机器学习预测研究，支持复现或扩展相关研究结果。

文件详解

该数据集包含一个压缩文件，具体说明如下： - 文件名称: HRIS_Jira_Project_Dataset.zip - 文件格式: ZIP (.zip) - 文件内容: 压缩包内包含经预处理的项目管理数据，核心属性包括项目标识符、问题标识符、状态与工作流信息、时间与工作量指标、团队与资源属性、质量指标等。

适用场景

• 项目管理研究: 分析软件项目交付延迟的关键影响因素
• 机器学习建模: 基于Random Forest、XGBoost等算法构建项目延迟预测模型
• 软件工程优化: 探索HRIS SaaS场景下项目交付效率提升策略
• 学术研究复现: 复现或扩展“CRISP-DM框架下机器学习预测软件项目延迟”相关研究结果