代码仓库特征分析数据集CodeRepositoryFeatureAnalysis-thrinathbalne
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 软件工程, 代码复杂度, 机器学习, 特征工程, Python, GitHub, 源代码
数据概述：
该数据集包含来自GitHub的代码仓库数据，记录了多个开源项目的代码特征，可用于代码质量评估、项目管理和软件开发研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的代码特征快照。
地理范围：数据来源于GitHub平台，涵盖全球范围内的开源项目。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含不同维度代码特征，如代码复杂度、圈复杂度、函数数量、代码行数、循环、条件语句、函数和类等。此外，还包括词汇特征、句法特征、语义特征和布局特征等。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。数据来源于对GitHub仓库的分析，经过特征提取和处理。
该数据集适合用于软件工程、代码分析和机器学习相关领域的研究。
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：适用于代码质量评估、代码复杂度分析、软件缺陷预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为软件开发团队提供数据支持，帮助优化代码质量、改进开发流程、提高软件可维护性。
决策支持：支持软件项目管理中的决策制定，例如项目风险评估、资源分配等。
教育和培训：作为软件工程、代码分析和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解代码特征。
此数据集特别适合用于探索代码特征与软件质量之间的关系，以及构建代码质量评估模型，帮助用户实现优化代码质量、提升软件开发效率等目标。
