软件工程代码复杂度度量数据集SoftwareEngineeringCodeComplexityMeasurement-zubairnurie
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, 度量指标, Java, 静态分析, 可维护性, 软件质量
数据概述：
该数据集包含来自开源Java项目的代码度量数据，记录了不同Java源文件的代码复杂度相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态代码快照。
地理范围：数据来源于开源Java项目，不限定具体的地理位置。
数据维度：数据集包括多个代码复杂度相关的指标，例如：
Kind：文件类型标识。
CountClassCoupled：类之间的耦合度。
CountClassDerived：派生类的数量。
CountDeclMethod：声明方法的数量。
CountLineCode：代码行数。
SumCyclomatic：圈复杂度，衡量代码的复杂程度。
SumEssential：基本复杂度，衡量代码的结构化程度。
PercentLackOfCohesion：内聚缺乏度，衡量类或模块的内聚性。
MaxInheritanceTree：继承树的最大深度。
数据格式：CSV格式，文件名为jMetal-jmetal-510.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于对Java开源项目的静态代码分析，已进行结构化处理。
该数据集适合用于软件工程领域的代码质量评估、可维护性分析以及代码复杂度与软件缺陷之间的关系研究。
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、代码分析、程序设计等领域的学术研究，例如代码复杂度与软件缺陷关联性研究、代码重构策略评估等。
行业应用：为软件开发团队提供代码质量评估工具的数据支持，帮助团队优化代码结构、提高代码可维护性。
决策支持：支持软件项目管理中的风险评估和资源分配，辅助决策者制定合理的开发计划和代码审查策略。
教育和培训：作为软件工程、代码分析等课程的教学案例，帮助学生理解代码复杂度度量指标，掌握代码质量评估方法。
此数据集特别适合用于探索代码复杂度与软件质量之间的关系，帮助用户提升代码质量、优化软件开发流程。
