软件项目问题报告数据集SoftwareProjectIssueReportDataset-lehoanglonglong
数据来源：互联网公开数据
标签：问题报告, 软件开发, 缺陷分析, 文本挖掘, 自然语言处理, 机器学习, 代码维护, 软件工程
数据概述：
该数据集包含来自GitHub的代码仓库问题报告，记录了软件开发过程中遇到的问题、缺陷及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据包含问题创建时间，推测为2023年8月2日。
地理范围：数据来源于GitHub平台，覆盖全球范围内的开源软件项目。
数据维度：包括仓库名称（repo）、创建时间（created_at）、标签（label）、标题（title）和正文（body）等字段，描述了问题的详细信息。
数据格式：CSV格式，文件名为issues_test.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于GitHub上的公开代码仓库，已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于软件缺陷分析、问题报告分类、文本挖掘和自然语言处理等研究。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如问题报告自动分类、缺陷预测、文本情感分析等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于提高代码质量、优化开发流程、改进问题管理等方面。
决策支持：支持软件项目的风险评估、资源分配和优先级排序，帮助项目管理者做出更明智的决策。
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开发中的问题报告。
此数据集特别适合用于探索软件缺陷的规律与趋势，帮助用户实现代码质量的提升、开发效率的优化以及风险的有效控制。
