垃圾邮件特征分析数据集SpamFeatureAnalysisData-dafniskrasniqi
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分析, 特征工程, 邮件过滤, 机器学习, 数据挖掘, 文本分类, 恶意邮件
数据概述：
该数据集包含来自公开的邮件数据，记录了邮件的特征信息，用于识别垃圾邮件。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的垃圾邮件识别研究。
数据维度：数据集包含多个特征字段，例如"make"、"address"、"all"、"num3d"等，以及一些关键词出现的频率和字符类型统计。
数据格式：CSV格式，文件名为spamcsv，便于数据分析和处理。数据已进行特征提取，每个特征对应一个数值。
该数据集适合用于垃圾邮件的识别、分类和特征重要性分析。
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：适用于邮件过滤、垃圾邮件检测、自然语言处理等领域的学术研究。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，用于构建垃圾邮件过滤系统。
决策支持：支持邮件安全策略的制定和优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解垃圾邮件检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索邮件特征与垃圾邮件之间的关联，帮助用户构建高效的垃圾邮件过滤模型。
