12、邮件数据分析：模式观察与交互分析

邮件数据分析：模式观察与交互分析

1. 引言

在本次分析中，我们不会进行深入的分析，仅对模式进行观察记录。后续的深入分析可能需要结合整个数据集，并对相关事件进行更深入的研究。在进入下一个脚本之前，我们先回顾之前的示例，提取其中的公共变量和函数，创建一个通用库，以提高代码的复用性。

2. 创建 MailMiner 包

2.1 提取公共元素

从示例中可以发现，有三行代码用于从数据中提取日期列并生成包含邮箱计数的单个数据框，我们可以将其封装成一个函数 dates_count() ：

dates_count <- function(dates,element) {
  dates <- as.Date(dates,"%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
  elements <- format(dates, element)
  data.frame(table(elements))$Freq
}

2.2 创建 R 包的步骤

创建一个基本的 R 包，可按以下步骤进行：
1. 使用 package.skeleton() 函数创建包所需的文件结构和存根。
2. 修改存根中的各种文件，主要是提供所编写包的相关信息。
3. 使用 build 命令构建包。
4. 使用 check 命令检查包，确保其可以安装。

2.3 具体操作