I thought it’d be interesting to know what times of day people were most likely to send me email. My email is stored in mbox format (I used Thunderbird and mutt for email), so I wrote a perl one-liner to analyze it for me.
The first one-liner prints a histogram, in 80 columns, of activity per-hour of the day. The second prints it in a form suitable for import into a spreadsheet
Histogram:
perl -nle ‘$sum[$1]++ if m/^Date: .* (\d\d):\d\d:\d\d/; END {foreach (@sum) { $max = $_ if $_ > $max }; $div = $max/80; foreach (@sum) { print $i++ . ” ” . (“#” x ($_ / $div)) . ” ($_)”;}}’ /path/to/Inbox
0 #################################### (115)
1 ########################## (84)
2 ################### (62)
3 ################ (54)
4 ############ (40)
5 ######### (31)
6 ####### (23)
7 ######################## (79)
8 ####################################### (126)
9 ############################################### (152)
10 ######################################### (133)
11 ###################################### (124)
12 ############################################################### (202)
13 ############################################################## (200)
14 ############################################################ (192)
15 #################################################################### (218)
16 ######################################################################## (229)
17 ################################################################ (206)
18 ################################################## (160)
19 ############################### (101)
20 ##################################### (118)
21 ######################################## (129)
22 ######################################################### (183)
23 ######################################## (129)
Tabular data:
perl -nle ‘$sum[$1] += 1 if m/^Date: \w{3}, \d+ \w{3} \d{4} (\d\d):\d\d:\d\d/; END {foreach (@sum) { print $i++ . “\t” . $_;} }’ /path/to/Inbox
While I was at it, I wanted to know what the most common timezone offsets were. Again, I wrote two separate one-liners. One prints a histogram, and the other doesn’t.
Histogram:
perl -nle ‘$tz{$1} += 1 if m/^Date: .*([+-]\d{4})/; END {foreach (values %tz) {$max = $_ if $_ > $max }; $div = $max/80; foreach (sort(keys %tz)) { print “$_ ” . (“#” x ($tz{$_}/$div)) . ” ($tz{$_})”; }}’ /path/to/Inbox
Non-histogram:
perl -nle ‘$tz{$1} += 1 if m/^Date: .*([+-]\d{4})/; END {foreach (sort(keys %tz)) { print “$_ $tz{$_}”; }}’ /path/to/Inbox
I subscribe to various email lists, and each has different characteristics. I was surprised to find that my family email box usage pattern was fairly spread out around the clock, except that it drops off significantly during dinner and during the wee hours of the morning. Evening hours are the most active.
I’ve taken the timezone one-liner and modified it to tell me the most common months of the year, or the most common days of the week for email to be sent. For all my email boxes, analyzed over the last few years, email is most active on weekdays, and drops off on weekends.
Mon ############################################################### (5630)
Tue ##################################################################### (6129)
Wed ######################################################################## (6372)
Thu ##################################################################### (6155)
Fri ############################################################ (5329)
Sat ############################## (2675)
Sun ########################## (2368)
I tried translating those one-liners into Ruby, but it wasn’t as compact, and doing it as a one-liner in Java just isn’t going to happen.