软件缺陷预测数据集PredictionofBugDataset-aboutzack
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程，缺陷预测，数据集，机器学习，质量评估，软件开发，数据分析，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自软件项目的缺陷数据，记录了软件缺陷的发生情况及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的软件项目，涉及不同行业和规模的软件开发团队。
数据维度：数据集包括软件缺陷的数量，类型，严重程度，代码行数，开发周期，测试覆盖率，缺陷修复时间等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的软件工程研究项目和开源代码库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件质量评估，缺陷预测，软件开发过程优化等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，缺陷检测和预防等技术任务中具有重要价值。
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：适用于软件缺陷预测，软件质量评估等学术研究，如缺陷分布规律分析，缺陷预测模型构建等。
行业应用：可以为软件开发团队提供数据支持，特别是在缺陷预防，测试优化和开发流程改进方面。
决策支持：支持软件开发过程中的缺陷管理策略制定和开发流程优化，帮助团队减少缺陷发生率。
教育和培训：作为软件工程，数据科学与机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解缺陷预测，质量评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索软件缺陷的预测规律与趋势，帮助用户实现准确的缺陷预测，优化软件开发流程，提升软件质量和开发效率。
