电子邮件垃圾邮件检测与预测数据集EmailSpamDetectionandPredictionDataset-amritmth
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件，邮件检测，数据集，机器学习，自然语言处理，文本分类，网络安全，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自电子邮件服务提供商的邮件数据，记录了电子邮件的分类信息，用于垃圾邮件检测和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的电子邮件用户，主要是个人及企业用户的邮件数据。
数据维度：数据集包括邮件的文本内容，发件人信息，邮件主题，发送时间，附件类型等变量，以及邮件是否为垃圾邮件的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个电子邮件服务提供商的公开资料，已进行清洗和标准化。
该数据集适合用于网络安全，自然语言处理及机器学习等领域，特别是在垃圾邮件检测，文本分类及情感分析等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于垃圾邮件检测，邮件分类等学术研究，如垃圾邮件的特征分析，邮件内容分类等。
行业应用：可以为电子邮件服务提供商，网络安全公司提供数据支持，特别是在垃圾邮件过滤，邮件安全策略制定等方面。
决策支持：支持垃圾邮件的识别与过滤，帮助相关领域制定更好的邮件安全策略。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解垃圾邮件检测及文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索垃圾邮件的特征与规律，帮助用户实现高效的垃圾邮件检测，提升邮件系统的安全性和用户体验。
