网站代码托管与机器学习数据集GitWebMLDataset-melikaaraghi
数据来源：互联网公开数据
标签：代码托管，机器学习，数据集，软件开发，版本控制，数据分析，人工智能，软件工程
数据概述： 该数据集包含来自GitHub等代码托管平台的机器学习相关项目数据，记录了开发者提交的代码仓库信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的开发者社区，主要来自GitHub，GitLab等平台。
数据维度：数据集包括项目名称，提交次数，代码行数，开发者数量，语言类型，分支数量，仓库描述，标签等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于GitHub API和公开的代码托管平台数据，已进行标准化清洗。
该数据集适合用于软件开发研究，机器学习模型训练，版本控制分析等领域，特别是在代码仓库管理，开发者行为分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于软件开发流程，版本控制工具使用，开发者协作模式等学术研究，如代码提交频率与项目成功的关系分析。
行业应用：可以为软件开发公司提供数据支持，特别是在代码管理优化，团队协作效率提升，项目进度分析等方面。
决策支持：支持软件开发流程优化，团队协作策略制定及项目风险预测。
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软件开发流程，版本控制及数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索机器学习项目开发规律与趋势，帮助用户实现代码仓库管理优化，开发者行为分析及机器学习模型训练，为软件开发和机器学习研究提供数据支持。
