软件代码复杂度分析数据集SoftwareCodeComplexityAnalysis-erlichbachmanprotege
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 软件工程, 代码复杂度, 静态分析, Java, 软件度量, 编程规范, 可维护性
数据概述：
该数据集包含来自开源Java项目的代码度量数据，记录了不同Java源文件的代码复杂度指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态代码分析结果。
地理范围：数据来源于开放源代码项目，未限定特定地域。
数据维度：包括代码文件类型（Kind）、圈复杂度（SumCyclomatic, SumEssential）、继承树深度（MaxInheritanceTree）、内聚缺乏度（PercentLackOfCohesion）、派生类数量（CountClassDerived）、耦合类数量（CountClassCoupled）、方法声明数量（CountDeclMethod）和代码行数（CountLineCode）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为jMetal-jmetal-553.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于对Java源代码的静态分析，已进行结构化处理。
该数据集适合用于软件工程研究、代码质量评估和软件可维护性分析。
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、代码度量与代码质量评估相关的学术研究，例如代码复杂度与缺陷关系分析、代码可维护性评估模型构建等。
行业应用：可为软件开发团队提供代码质量评估的参考，帮助团队优化代码结构、提高代码可读性和可维护性。
决策支持：支持软件项目管理中的风险评估和资源分配，辅助决策者进行软件开发策略的制定。
教育和培训：作为软件工程、代码分析、程序设计等课程的辅助材料，帮助学生理解代码复杂度指标，掌握代码质量评估方法。
此数据集特别适合用于探索代码复杂度与软件质量之间的关系，帮助用户深入理解代码质量的影响因素，从而优化代码编写实践。
