Smmel

Smmel의 목표에 따라 이메일 통신을 분석하고 시각화 할 수 있습니다 :
사서함 파일에서 추출 1. 데이터 - mbox 형식의 파일 만 지원되기 때문에, 예를 들어, MS 아웃룩 사서함은 반드시 잘 :( 운명
센드 메일과 후위에 의해 제공 2. 로그 - 만 Senmail 로그 지원에도 불구하고, 아마도 큐메일과 다른 MTA가 잘 작동합니다 - 그것은 로그 파일 형식에 따라, 센드 메일 로그가 예와 동일한 구조를 가지고있는 경우 큐메일 또는 원하는 다른 MTA.
그래서 Smmel 어떤 통계 데이터를 시각화 할 수 있습니까?
첫째 : Smmel 무거운 개발, 그래서 통계의 수는 (단어 "증가"주의하십시오 자주 증가하지 않을 수 있습니다 - 결코 감소.
여기에 아래로 현재 사용 가능한 통계 시각화에 대한 간단한 목록입니다 (아래 목록은 정말 그들 중 단지 간단한 summarisation입니다 그들 중 19있다)
- 구문 분석 사서함에 대한 일반 정보
- 이메일 본문의 단어 수
- 이메일 본문의 크기
- 누가에 이메일을 보내는 - 얼마나 많은 시간
- 이메일 클라이언트 (MUA)의 사용 - 사용 된 클라이언트의 수에 따라
- 이메일 클라이언트 (MUA)의 사용 - (여기서 이메일 클라이언트를 사용하여) 이메일 클라이언트의 유형에 따라
- 이메일 균형 - 모든 전자 메일 하나가 / 모든 이메일을받은 보내 -1
- 세계지도에서 SMTP 서버
- SMTP 서버에 대한 정보
- 시간을 기준으로 통계 (이메일에서 / addreses 무엇을, 보내졌다, ...)
- 응답 전송하는 속도 ( "응답")
- 대화 스레드의 길이 (전체 평균)
- 전자 우편 전송에 대한 정보
- 이메일 첨부 파일을 보내는

이 요구 사항 :

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