Android代码质量评估指标数据集AndroidCodeQualityAssessmentMetrics-gisellegonzalez
数据来源：互联网公开数据
标签：Android, 代码质量, 软件工程, 静态分析, 指标评估, 复杂性, 耦合性, 代码可维护性
数据概述：
该数据集包含来自Android开源项目的代码质量评估指标，记录了不同Android代码库在多个维度上的度量结果。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于不同年份的Android代码库，具体时间范围未明确，但包含2018年至2020年的数据。
地理范围：数据覆盖Android开发领域，包括多个开源项目。
数据维度：数据集包含多项代码质量指标，如代码复杂度、耦合度、规模、内聚性、继承深度、类之间的关联、方法数量、代码行数、圈复杂度等。
数据格式：CSV格式，文件以“2018-1csv”、“2019-1csv”、“2020-1csv”等命名，便于分析和比较。数据字段包括“Qualified”（代码库标识）以及一系列代码质量指标，例如Complexity（复杂度）、Coupling（耦合度）、Size（规模）、Lack of Cohesion（缺乏内聚）、CBO（类之间的耦合度）、RFC（响应集）、SRFC、DIT（继承深度）、NOC（子类数量）、WMC（加权方法复杂度）、LOC（代码行数）、CMLOC、NOF（字段数量）、NOSF、NOM（方法数量）、NOSM、NORM、LCOM（内聚缺乏度）、LCAM、LTCC、ATFD、SI、Coverage、(C&I)、C、I、LOC1、AC、EC、Abs、Ins、ND、WMC1、Coverage1、MCC、NBD、LOC2、Pa、MC、AF。
来源信息：数据来源于对Android开源项目的静态代码分析。
该数据集适合用于研究Android代码质量评估、软件工程度量以及代码可维护性分析。
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、代码质量分析领域的学术研究，如代码质量指标与缺陷关联性分析、不同代码库质量对比分析等。
行业应用：可以为Android开发团队提供代码质量评估的参考，帮助团队优化代码结构、提高代码可维护性，并支持CI/CD流程中的质量门禁。
决策支持：支持项目管理者进行技术决策，例如选择合适的代码库、评估代码重构的必要性等。
教育和培训：作为软件工程、Android开发课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码质量指标的含义和应用。
此数据集特别适合用于探索代码质量指标与代码库特征、软件缺陷之间的关系，帮助用户实现代码质量的量化评估和改进。
