1-3个月垃圾邮件与正常邮件分类数据集1-3MonthsCleanedSpamandHamEmailsDataset-ashishgoraniya
数据来源：互联网公开数据
标签：电子邮件，垃圾邮件，数据集，文本分类，机器学习，自然语言处理，数据挖掘，信息安全
数据概述： 该数据集包含经过清洗的垃圾邮件（Spam）和正常邮件（Ham）数据，记录了1-3个月内收到的邮件样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从最近1个月到3个月。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的电子邮件收发情况，不局限于特定地区。
数据维度：数据集包括邮件的发件人、收件人、邮件主题、邮件正文内容、邮件来源IP、是否为垃圾邮件等变量。还包括邮件的分类标签（Spam或Ham）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电子邮件数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分类、机器学习等领域，特别是在垃圾邮件识别、邮件内容分析等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：适用于垃圾邮件识别、邮件内容分类等学术研究，如垃圾邮件的特征分析、邮件内容情感分析等。
行业应用：可以为电子邮件服务提供商、企业邮箱等提供数据支持，特别是在垃圾邮件过滤、邮件内容管理等方面。
决策支持：支持邮件系统的安全管理和策略优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为自然语言处理、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文本分类、垃圾邮件识别等技术。
此数据集特别适合用于探索垃圾邮件的特征与规律，帮助用户实现邮件分类、垃圾邮件过滤等目标，为电子邮件的安全管理提供数据支持。
