软件问题报告数据集SoftwareIssuesReportDataset-sayedmohsin
数据来源：互联网公开数据
标签：软件工程，故障分析，数据集，质量控制，机器学习，问题跟踪，系统维护，信息技术
数据概述： 该数据集包含来自多个软件项目的用户报告和开发者记录的软件问题数据，记录了软件缺陷，错误和性能问题的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个软件公司和开源项目。
数据维度：数据集包括问题类型，严重程度，发生频率，解决状态，报告时间，解决时间，相关代码行，操作系统环境，用户设备等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的软件问题跟踪系统（如GitHub Issues，JIRA等），已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件工程，质量控制，机器学习等领域，特别是在缺陷预测，故障分析及自动化问题解决等方面具有重要应用价值。
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，故障根源分析等学术研究，如软件质量评估，问题分类模型构建等。
行业应用：可以为软件开发公司和IT运维团队提供数据支持，特别是在问题跟踪，自动化修复和性能优化方面。
决策支持：支持软件质量改进策略的制定和问题解决优先级的确定。
教育和培训：作为软件工程和信息技术课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解软件缺陷管理，质量控制及问题分析技术。
此数据集特别适合用于探索软件问题的分布规律与趋势，帮助用户实现缺陷预防，问题快速定位和自动化修复的目标，提升软件系统的稳定性和可靠性。
