软件工程代码复杂度分析数据集SoftwareEngineeringCodeComplexityAnalysis-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, Java, 耦合度, 编程规范
数据概述：
该数据集包含来自开源Java项目jMetal-jmetal-553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：数据未标注具体时间，可以视为静态代码度量结果。
地理范围：数据来源于开源Java项目，适用于全球Java软件开发场景。
数据维度：数据集包括多个代码复杂度相关的度量指标，例如：
Kind：文件类型（File-）。
CountClassDerived：派生类数量。
CountClassCoupled：耦合类数量。
SumCyclomatic：圈复杂度总和。
SumEssential：基本复杂度总和。
MaxInheritanceTree：最大继承树深度。
PercentLackOfCohesion：内聚缺乏度百分比。
CountLineCode：代码行数。
CountDeclMethod：声明方法数量。
数据格式：CSV格式，文件名为jMetal-jmetal-553.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于开源Java项目代码的静态分析，已进行结构化处理。
该数据集适合用于软件工程领域的研究与实践，特别是代码质量评估和软件维护方面。
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、代码质量分析等领域的学术研究，例如代码复杂度与缺陷关系分析、代码重构策略研究等。
行业应用：可以为软件开发团队提供代码质量评估和改进的依据，特别是在代码规范检查、项目风险评估等方面。
决策支持：支持软件项目管理中的决策制定，例如评估代码维护成本、优化开发资源分配等。
教育和培训：作为软件工程、代码分析等课程的教学案例，帮助学生和从业者理解代码复杂度度量指标的含义及其应用。
此数据集特别适合用于探索代码结构与软件质量之间的关系，帮助用户提升代码可维护性、降低软件开发风险。
