Skip to content
/ email Public

Statistiques subjectives pour une chronique: les e-mails inutiles que je reçois, sur 31 jours

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

palrogg/email

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

6 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

E-mails inutiles

Statistiques subjectives pour une chronique: les e-mails inutiles que je reçois, sur 31 jours.

Marche à suivre

1. Réunir les e-mails au format mbox

Le script traite des courriels au format mbox.

C’est une famille de formats de stockage d'e-mails très courants. Elle est définie par la norme rfc4155.

Des clients comme Thunderbird et Apple Mail stockent les messages en respectant cette norme. D’autres comme Outlook permettent un export en mbox.

Plus simple: certains hébergeurs mail permettent de télécharger l’archive au format mbox. C’est notamment le cas de Gmail, à l’adresse takeout.google.com.

2. Sélectionner les données

Le script 1_mbox_reader.ipynb lit les données d’un fichier mbox, sélectionne les données par date et par colonne et les sauvegarde sous la forme de deux tableaux:

  • received.csv (tous les messages, spam compris, sauf les messages envoyés)
  • sent.csv (messages envoyés)

Il s'agit d'un «notebook» (code mêlé de texte) utilisant le langage Python. Si vous n'avez pas Jupyter Notebook, le logiciel open source Anaconda (licence BSD) permet de l'installer facilement voir les instructions sur jupyter.org.

Les détails sont expliqués dans le script.

3. Analyser les données

On est loin de l'échantillon représentatif et de l'analyse scientifique. Mais le script 2_email_rater.ipynb classe les e-mails et génère une série de résultats. A adapter en fonction de votre méthode de tri.

About

Statistiques subjectives pour une chronique: les e-mails inutiles que je reçois, sur 31 jours

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published