Ansible项目代码变更与缺陷预测数据集AnsibleProjectCodeChangeandDefectPredictionDataset-stefadp
数据来源：互联网公开数据
标签：Ansible, 代码分析, 缺陷预测, 软件工程, 机器学习, 代码度量, 变更管理, 开源项目
数据概述：
该数据集包含来自Ansible开源项目的代码变更与相关指标数据，旨在用于代码质量分析和缺陷预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“midst_releases”和“last_releases”等文件名推断，数据可能涵盖Ansible项目的部分发布周期。
地理范围：数据来源于Ansible开源项目，属于全球范围内的代码协作和版本控制数据。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖代码变更、代码复杂度、提交信息、开发者贡献等。具体字段包括：additions, additions_avg, additions_max, avg_play_size, avg_task_size, change_set_avg, change_set_max, code_churn_avg, code_churn_count, code_churn_max, commit, commits_count, committed_at, contributors_count, deletions, deletions_avg, deletions_max, failure_prone, filepath, highest_contributor_experience, hunks_median, lines_blank, lines_code, lines_comment, minor_contributors_count, num_authorized_key, num_block_error_handling, num_blocks, num_commands, num_conditions, num_decisions, num_deprecated_keywords, num_deprecated_modules, num_distinct_modules, num_external_modules, num_fact_modules, num_file_exists, num_file_mode, num_file_modules, num_filters, num_ignore_errors, num_import_p等。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：ansible_midst_releases.csv, ansible_last_releases.csv, 和 metrics.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Ansible开源项目的代码仓库，已进行结构化处理，方便用于分析。
该数据集适合用于软件工程、代码质量评估、缺陷预测等领域的研究和应用。
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、代码度量、缺陷预测等领域的学术研究，例如基于代码变更的缺陷预测模型构建、代码质量评估方法研究等。
行业应用：可以为软件开发团队提供数据支持，特别是在代码审查、质量控制、风险评估等方面。
决策支持：支持软件项目的管理决策，如优化代码审查流程、提升代码质量、预测潜在缺陷等。
教育和培训：作为软件工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解软件开发过程中的代码变更与缺陷之间的关系。
此数据集特别适合用于探索代码变更与软件缺陷之间的内在联系，帮助用户构建预测模型、优化开发流程、提升软件质量。
