代码复杂度评估数据集CodeComplexityEvaluationDataset-mawro73
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，静态分析，程序度量，机器学习，代码质量，软件评估
数据概述：
该数据集包含代码的静态分析度量结果，用于评估代码的复杂度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为代码静态分析的快照数据。
地理范围：数据未限定特定地理范围，适用于通用代码分析场景。
数据维度：包含多个代码度量指标，如：
id：代码片段的唯一标识符；
loc：代码行数；
v(g)：循环复杂度；
ev(g)：基本复杂度；
iv(g)：模块设计复杂度；
n：程序中运算符和操作数的总数；
v：词汇量；
l：程序长度；
d：程序难度；
i：程序智能化程度；
e：程序工作量；
b：程序错误预测数；
t：程序调试时间；
lOCode：代码行数（不包括注释和空白行）；
lOComment：注释行数；
lOBlank：空白行数；
locCodeAndComment：代码和注释总行数；
uniq_Op：唯一操作符数量；
uniq_Opnd：唯一操作数数量；
total_Op：总操作符数量；
total_Opnd：总操作数数量；
branchCount：分支语句的数量。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于代码复杂度评估、代码质量分析、软件缺陷预测等相关研究。
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：适用于软件工程、程序设计领域的学术研究，如代码复杂度与软件缺陷关系分析、代码质量评估方法研究等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于代码质量管理、软件项目风险评估、自动化代码审查等。
决策支持：支持软件开发团队的代码优化和重构决策，帮助提升软件的可维护性和可靠性。
教育和培训：作为软件工程、程序设计等课程的实训数据，用于学生理解代码复杂度指标、学习代码分析工具等。
此数据集特别适合用于探索代码度量指标与代码质量之间的关系，帮助用户实现代码质量的量化评估，优化软件开发流程，提升软件产品的质量。
