代码特征分析数据集CodeFeatureAnalysisDataset-thrinathbalne

代码特征分析数据集CodeFeatureAnalysisDataset-thrinathbalne

数据来源：互联网公开数据

标签：代码分析, 软件工程, 代码度量, 文本分析, 机器学习, 特征提取, 代码质量, 数据挖掘

数据概述： 该数据集包含从GitHub代码仓库中提取的代码特征，记录了多种代码属性，用于代码质量评估、软件工程分析等任务。主要特征如下： 时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码特征数据集使用。 地理范围：数据来源于GitHub开源代码库，覆盖全球范围内的代码项目。 数据维度：包括文件夹、文件名、总Token数、唯一Token数、唯一AST节点数、最大Token频率、函数数量、类数量、平均函数长度、注释密度、文档字符串存在情况、缩进层级、缩进一致性、平均变量长度、有意义变量比例、导入语句数量、Und（推测为未定义的量）、Try-Except块数量、引发的异常数量、函数调用数量、代码重复度等。 数据格式：CSV格式，文件名为featuregh (1).csv，便于数据分析和处理。 该数据集适用于代码特征分析、软件质量评估、代码相似度分析等多个领域。

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、代码分析、自然语言处理交叉领域的学术研究，如代码风格分析、代码可读性评估、代码缺陷预测等。 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、代码审查、自动化测试等。 决策支持：支持软件开发团队的代码质量监控和改进，帮助团队优化开发流程。 教育和培训：作为软件工程、代码分析等课程的辅助材料，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代码质量之间的关系，帮助用户实现代码质量的提升和软件开发的优化。