软件缺陷预测数据集SoftwareDefectsPredictionDataset-nikku2611
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程，缺陷预测，数据集，机器学习，质量评估，数据分析，预测模型，软件开发
数据概述： 该数据集包含来自多个软件项目的缺陷数据，记录了软件开发过程中的缺陷信息及相关的工程指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年，覆盖了多个软件项目的开发周期。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个软件公司和开发团队，主要涉及商业和开源项目。
数据维度：数据集包括代码行数，代码复杂度，开发者经验，缺陷数量，缺陷类型，修复时间等变量。还包括项目规模，模块划分，版本迭代等工程指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的软件工程研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件质量评估，缺陷预测模型训练，软件开发优化等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型的构建和验证中具有重要价值。
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，质量评估及缺陷预测等学术研究，如缺陷影响因素分析，缺陷预测模型构建等。
行业应用：可以为软件公司和开发团队提供数据支持，特别是在缺陷预防，质量控制和开发流程优化方面。
决策支持：支持软件开发过程中的缺陷管理，资源分配及进度规划，帮助团队制定科学的开发策略。
教育和培训：作为软件工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解缺陷预测，质量评估等技术。
此数据集特别适合用于探索软件缺陷的预测规律与趋势，帮助用户实现准确的缺陷预测，优化开发流程，提高软件质量和开发效率。
