软件可靠性预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：软件可靠性,代码质量,代码复杂度,测试覆盖率,缺陷密度,变更频率,代码老化,修复时间,系统可用性,用户满意度,安全性,资源利用率,标准合规性,实时系统
数据概述：
本数据集包含了多个与软件可靠性相关的特征，适用于评估和预测软件系统的可靠性水平。数据集中的每个特征都与软件开发、维护和运行过程中的关键因素有关，为软件可靠性分析提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于软件开发团队、质量保证团队、系统分析师等多个角色。开发团队可以利用这些数据优化代码质量，提高软件的可维护性和稳定性；质量保证团队可以通过数据分析识别潜在的缺陷和可靠性问题，改进测试策略；系统分析师则可以利用数据评估软件在实际运行中的表现，为决策提供依据。
举例：
数据集中的“代码行数”虽然不是直接的可靠性度量，但它可以反映代码库的大小，较大的代码库可能引入更多的错误和问题，从而影响软件的可靠性。此外，“环路复杂度”特征可以衡量代码的复杂性，高复杂度的代码往往更难以理解和维护，增加了出错的可能性，降低了可靠性。通过分析这些特征，数据使用者可以更好地理解软件的可靠性和潜在问题，从而采取相应的措施来改进软件的性能和稳定性。
