员工邮件行为分析数据集EmployeeEmailBehaviorAnalysis-mrajaxnp
数据来源：互联网公开数据
标签：邮件分析, 行为分析, 信息安全, 数据隐私, 内部威胁, 异常检测, 员工邮件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的邮件交互数据，记录了员工的邮件收发行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的邮件行为快照。
地理范围：数据来源于企业内部，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了邮件收发数量、附件数量、收件人数量等，具体字段包括：User（员工标识）, numAttachmentDay（白天附件数量）, numAttachmentNight（夜晚附件数量）, numSendDay（白天发送邮件数量）, numSendNight（夜晚发送邮件数量）, numRecievedDay（白天接收邮件数量）, numRecievedNight（夜晚接收邮件数量）, numEmailSentwithAttachDay（白天发送带附件邮件数量）, numEmailSentwithAttachNight（夜晚发送带附件邮件数量）, numEmailRecievedwithAttachDay（白天接收带附件邮件数量）, numEmailRecievedwithAttachNight（夜晚接收带附件邮件数量）, numdistinctRecipientsDay（白天不同收件人数量）, numdistinctRecipientsNight（夜晚不同收件人数量）, numinternalRecipientsDay（白天内部收件人数量）, numinternalRecipientsNight（夜晚内部收件人数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_email_dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于企业内部邮件系统，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于研究员工邮件行为模式，以及进行异常检测和风险评估。
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：适用于信息安全、行为分析等领域的研究，如异常邮件行为识别、内部威胁检测等。
行业应用：为企业提供数据支持，用于优化邮件安全策略、提升员工行为管理水平。
决策支持：支持企业在信息安全方面的决策制定，如风险评估、安全审计等。
教育和培训：作为安全分析、数据挖掘等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解邮件行为分析。
此数据集特别适合用于探索员工邮件行为与潜在风险之间的关系，帮助用户发现异常行为，提升企业信息安全水平。
