软件代码复杂度评估数据集SoftwareCodeComplexityAssessment-zubairnurie

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, 度量指标, 静态分析, 软件质量, 机器学习, 可维护性

数据概述：该数据集包含来自开源Java项目的代码复杂度度量数据，记录了不同Java代码文件的多种静态分析指标。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作代码静态分析的快照。地理范围：数据源于开源Java项目，未限定具体的地理位置。数据维度：包括Kind（文件类型）、SumEssential（基本复杂度总和）、SumCyclomatic（循环复杂度总和）、PercentLackOfCohesion（内聚缺乏度百分比）、MaxInheritanceTree（最大继承树深度）、CountLineCode（代码行数）、CountDeclMethod（声明方法数量）、CountClassDerived（派生类数量）、CountClassCoupled（类耦合数量）等。数据格式：CSV格式，文件名为jMetal-jmetal-50.csv，便于数据分析和建模。数据来源：数据来源于对Java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代码质量评估、代码复杂度分析和软件可维护性研究。

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、代码分析等领域的学术研究，如代码复杂度与缺陷关系、代码结构优化等。行业应用：可以为软件开发团队提供代码质量评估的依据，帮助优化代码结构，提高代码可维护性。决策支持：支持软件项目管理中的风险评估和资源分配，帮助管理者制定有效的开发策略。教育和培训：作为软件工程相关课程的辅助材料，帮助学生理解代码复杂度的概念，学习静态代码分析方法。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，以及不同代码度量指标对软件维护的影响，帮助用户优化代码质量，提升软件开发效率。