跨机构软件开发评估数据集Inter-IITDevelopmentReviewDataset-aniruddhadeb
数据来源：互联网公开数据
标签：软件开发，项目评估，数据集，质量管理，机器学习，项目管理，教育研究，工程实践
数据概述： 该数据集包含来自印度理工学院（IIT）联盟的多所院校的软件开发项目评估数据，记录了软件开发过程中的关键指标和评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了印度多家IIT院校的软件开发项目。
数据维度：数据集包括项目名称，开发团队规模，开发周期，代码行数，功能模块数，缺陷数量，测试覆盖率，用户满意度等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于IIT联盟公开的项目评估报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件开发过程管理，质量控制和项目管理等领域的研究和应用，尤其是在机器学习模型训练，项目管理优化等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于软件开发过程优化，质量评估，团队管理效率等研究，如开发周期与代码质量的关系分析，缺陷预测模型的构建等。
行业应用：可以为软件开发企业，教育机构提供数据支持，特别是在项目管理，质量控制和团队评估方面。
决策支持：支持软件开发项目的风险评估和资源优化，帮助企业制定更科学的开发计划和质量管理策略。
教育和培训：作为计算机科学，软件工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解软件开发管理，质量控制和项目管理技术。
此数据集特别适合用于探索软件开发过程中的关键指标与项目成功的关系，帮助用户实现项目优化，质量提升和资源高效配置，推动软件开发实践的改进与创新。
