软件缺陷报告分类数据集_Software_Bug_Report_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：缺陷报告, 软件工程, 文本分类, 问题分析, 机器学习, 开源项目, 缺陷管理, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自多个开源项目的软件缺陷报告数据，记录了不同软件项目的缺陷信息，以及用于问题分类的文本内容和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从创建时间戳来看，涵盖了从2001年至2023年间的缺陷报告。
地理范围：数据来源于全球范围内的开源软件项目，涉及多个软件产品，例如Eclipse、NetBeans等。
数据维度：数据集包含多个CSV文件和pkl文件，CSV文件主要包含缺陷报告的详细信息，如缺陷ID、严重程度、状态、组件、创建时间戳、描述、优先级、产品、解决方案、简短描述和版本。pkl文件可能包含用于模型训练或分析的中间结果或特征。
数据格式：数据以CSV和pkl格式提供，CSV文件便于结构化数据分析，pkl文件可能用于存储中间结果或模型相关数据。数据来自多个开源项目，已进行初步整理，但可能需要进一步的清洗和预处理。
该数据集适合用于软件缺陷分析、文本分类、问题诊断和预测等研究。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如缺陷报告分类、缺陷预测、问题定位、代码修复推荐等。
行业应用：为软件开发团队提供数据支持，尤其在缺陷管理、质量保证、项目风险评估等方面具有实用价值，例如自动缺陷分配、缺陷报告摘要生成、缺陷优先级排序等。
决策支持：支持软件项目的决策制定和资源分配，例如优化测试策略、改进开发流程、提升产品质量。
教育和培训：作为软件工程、机器学习和数据科学相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解缺陷管理和文本分类。
此数据集特别适合用于探索软件缺陷报告的文本特征与缺陷属性之间的关系，帮助用户实现缺陷报告的自动化分析和管理，提升软件开发效率和质量。
