软件缺陷预测代码提交数据集SoftwareDefectPredictionCodeCommitDataset-zhengxstar

数据来源：互联网公开数据

标签：软件工程，缺陷预测，代码提交，版本控制，数据挖掘，机器学习，代码度量，缺陷分析

数据概述：该数据集包含来自多个开源软件项目的代码提交数据，记录了代码提交相关的各项指标，以及对应的缺陷信息，旨在用于软件缺陷预测研究。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据提交日期推测，数据来源于软件项目的历史版本库。地理范围：数据来源于多个开源软件项目，未限定特定地理区域。数据维度：数据集包括多个关键字段，如transactionid（事务ID），commitdate（提交日期），ns（命名空间），nm（修改的模块数量），nf（修改的文件数量），entropy（熵），la（添加代码行数），ld（删除代码行数），lt（代码总行数），fix（是否修复缺陷），ndev（开发人员数量），pd（缺陷数量），npt（修复缺陷所需时间），exp（开发人员经验），rexp（开发人员相关经验），sexp（代码提交者经验），bug（是否存在缺陷）。数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件对应一个特定的软件项目，如jdtcsv、columbacsv等，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于开源软件项目的版本控制系统，如Git等，并经过了提取和整理。该数据集适合用于软件缺陷预测、代码质量评估、软件可靠性分析等研究。

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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如基于代码度量的缺陷预测模型构建、缺陷成因分析、代码质量评估等。行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于提高代码质量、优化测试流程、提升软件可靠性等。决策支持：支持软件项目的风险评估、资源分配和开发策略制定，有助于优化软件开发流程。教育和培训：作为软件工程、数据挖掘等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解软件缺陷预测的原理和方法。此数据集特别适合用于探索代码提交特征与软件缺陷之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对软件缺陷的早期预警和预防。