垃圾邮件特征分析数据集SpamFeatureAnalysisDataset-b1qkoa
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, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 邮件安全
数据概述：
该数据集包含来自邮件样本的数据，记录了邮件的多种特征，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，可推断为全球范围内的邮件样本。
数据维度：数据集包括多个字段，如“Und”（可能代表邮件的唯一标识），“crltot”（邮件内容中的字符总数），“dollar”（邮件中美元符号的数量），“bang”（邮件中感叹号的数量），“money”（邮件中与金钱相关的词汇数量），“n000”（可能代表数字的某种统计），“make”（可能与“make money”等短语相关），以及“yesno”（表明该邮件是否为垃圾邮件的标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为spam7.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的邮件数据集，经过了初步的特征提取。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、邮件过滤相关的研究和技术应用。
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：适用于文本挖掘、机器学习、自然语言处理等领域的学术研究，如垃圾邮件识别算法的改进、垃圾邮件特征分析等。
行业应用：可为邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于开发更高效的垃圾邮件过滤系统。
决策支持：支持邮件安全策略的制定和优化，提高用户邮箱的安全性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的案例，帮助学生理解垃圾邮件检测的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索邮件内容特征与垃圾邮件之间的关联性，从而构建更准确的垃圾邮件分类模型，提升邮件系统的过滤性能。
