电子邮件文本特征分析数据集EmailTextFeatureAnalysisDataset-zunairamughal
数据来源：互联网公开数据
标签：电子邮件, 文本分析, 关键词提取, 文本挖掘, Enron数据集, 自然语言处理, 词频统计, 数据分析
数据概述：
该数据集包含电子邮件文本数据，记录了邮件正文中出现的关键词和词频信息，用于文本特征分析和信息提取。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可能源于特定时间段的电子邮件语料库。
地理范围：数据来源可能与Enron公司相关，推测涉及美国地区的企业内部邮件。
数据维度：数据集包括多个字段，例如：Email（邮件序号）、No-the-to-ect-and-for-of-a-you-hou-in-on-is-this-enron-i-be-that-will-have-with-your-at-we-s-are-it-by-com-as-from-gas-or-not-me-deal-if-meter-hpl-please-re-e-any-our-corp-can-d-all-has-was-know-need-an-forwarded-new-t-may-up-j-mmbtu-should-do-am-get-out-see-no-there-price-daren-but-been-company-l-these-let-so-would-m-into-xls-farmer-attached-us-information-they-message-day-time-my-one-what-only-http-th-volume-mail-contract-which-month-more-robert-sitara-about-texas-nom-energy-pec-questions-www-deals-volumes-pm-等关键词的出现频次。
数据格式：CSV格式，文件名为emails.csv，方便进行数据导入和处理。
来源信息：数据集可能来源于Enron电子邮件数据集或其他公开的电子邮件语料库，数据已进行词频统计和初步特征提取。
该数据集适合用于文本挖掘、自然语言处理和信息检索等领域的研究。
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：适用于电子邮件文本分析、关键词提取、主题建模等研究，例如垃圾邮件过滤、情感分析等。
行业应用：可以为信息安全行业提供数据支持，用于邮件欺诈检测、企业内部信息泄露风险评估等。
决策支持：支持企业内部的邮件管理和风险控制，帮助优化沟通策略和提高信息安全水平。
教育和培训：作为文本分析和自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解文本特征提取和数据分析。
此数据集特别适合用于分析电子邮件中的关键信息和文本特征，帮助用户实现对邮件内容的深入理解和应用。
