软件缺陷报告分析数据集SoftwareDefectReportAnalysis-fatenmekni
数据来源：互联网公开数据
标签：缺陷报告, 软件工程, 文本挖掘, 缺陷修复, 文本分类, 开发者协作, 开源项目, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Eclipse开源项目的问题追踪系统中的缺陷报告，记录了软件开发过程中遇到的各种问题。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年至今。
地理范围：数据来源于Eclipse开源项目，面向全球开发者社区。
数据维度：包括缺陷ID（bug_id）、创建日期（creation_date）、组件名称（component_name）、产品名称（product_name）、简短描述（short_description）、详细描述（long_description）、负责人姓名（assignee_name）、报告人姓名（reporter_name）、解决类别（resolution_category）、解决代码（resolution_code）、状态类别（status_category）、状态代码（status_code）、更新日期（update_date）、投票数量（quantity_of_votes）、评论数量（quantity_of_comments）、解决日期（resolution_date）、缺陷修复时长（bug_fix_time）、严重程度类别（severity_category）、严重程度代码（severity_code）等。
数据格式：CSV格式，文件名为eclipse_bug_report_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Eclipse项目的问题追踪系统，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于软件缺陷分析、文本挖掘、自然语言处理以及机器学习模型的构建。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如缺陷预测、问题分类、开发者协作分析等。
行业应用：可以为软件开发行业提供数据支持，尤其在提升软件质量、优化开发流程、改进问题追踪系统方面具有实际价值。
决策支持：支持软件项目的风险评估、资源分配、以及团队协作效率的提升。
教育和培训：作为软件工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解软件缺陷报告分析。
此数据集特别适合用于探索软件缺陷的产生、修复过程，以及影响软件质量的因素，帮助用户实现缺陷预测、改进开发流程等目标。
