软件代码复杂度度量数据集SoftwareCodeComplexityMetrics-nikku2611
数据来源：互联网公开数据
标签：代码复杂度, 软件工程, 代码分析, 度量指标, 静态分析, 可维护性, 质量评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自软件项目的代码复杂度度量数据，记录了不同代码单元的各种复杂度指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态代码快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何软件开发环境。
数据维度：数据集包括多个代码复杂度相关的指标，如：
loc: 代码行数（Lines of Code）
v(g): 循环复杂度（Cyclomatic Complexity）
ev(g): 基本复杂度（Essential Cyclomatic Complexity）
iv(g): 模块设计复杂度（Module Design Complexity）
n: 程序词汇量（Program Vocabulary）
v: 程序体积（Program Volume）
l: 程序长度（Program Length）
d: 难度（Difficulty）
i: 智能化程度（Intelligence）
e: 努力程度（Effort）
b: 错误检测率（Bug Prediction）
t: 编程时间（Time）
lOCode: 代码行数（Lines of Code）
lOComment: 注释行数（Lines of Comment）
lOBlank: 空行数（Lines of Blank）
locCodeAndComment: 代码和注释行数
uniq_Op: 唯一操作符数量（Unique Operators）
uniq_Opnd: 唯一操作数数量（Unique Operands）
total_Op: 总操作符数量（Total Operators）
total_Opnd: 总操作数数量（Total Operands）
branchCount: 分支数量
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于软件工程领域，用于评估代码质量和可维护性，具体来源未标明。
该数据集适合用于软件代码质量评估、复杂度分析、以及软件维护和重构的研究。
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：适用于软件工程领域的学术研究，如代码质量评估、代码复杂度与缺陷关系研究、不同编程范式下的代码复杂度对比研究等。
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、代码重构、以及软件项目风险评估。
决策支持：支持软件开发团队的代码评审、技术选型、以及项目进度管理。
教育和培训：作为软件工程、代码分析、软件测试等课程的实训材料，帮助学生理解代码复杂度指标，提升代码质量意识。
此数据集特别适合用于探索代码复杂度指标与软件质量之间的关系，帮助用户优化代码编写规范，提升软件项目的可维护性和可靠性。
