软件代码质量评估与代码异味分析数据集SoftwareCodeQualityEvaluationandCodeSmellAnalysis-dattamuthevi
数据来源：互联网公开数据
标签：代码质量, 代码异味, 软件工程, 静态分析, 代码度量, 软件缺陷, 机器学习, 开源项目
数据概述：
该数据集包含来自多个开源软件项目的代码质量评估与代码异味分析数据。主要特征如下：
时间跨度：数据收集时间跨度从2016年到2021年，覆盖了多个软件版本和发布周期。
地理范围：数据主要来源于GitHub等平台上的开源项目，项目本身具有全球范围的开发者社区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
项目元数据：如项目名称、代码仓库链接、提交次数、分支数量、发布版本数量、贡献者数量等。
代码异味数据：包括代码异味的类型、出现位置、详细描述、出现次数等。
代码度量指标：如代码复杂度、耦合度、代码行数、类数量、方法数量等。
版本信息：包括每个项目的版本号、提交次数、代码行数、类数量等。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，方便数据分析和处理。数据组织结构清晰，包含多个CSV文件，分别存储不同类型的数据。
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，如代码异味对软件质量的影响、代码度量指标与缺陷之间的关系、代码质量评估模型的构建等。
行业应用：可以为软件开发行业提供数据支持，尤其是在代码质量管理、软件缺陷预测、代码重构等方面。
决策支持：支持软件项目的决策制定，如评估项目风险、优化代码质量、提高开发效率等。
教育和培训：作为软件工程、代码质量分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解代码质量评估和代码异味分析。
此数据集特别适合用于探索代码异味与软件质量之间的关系，以及开发基于代码度量指标的软件缺陷预测模型，帮助用户提升软件项目的整体质量和可维护性。
