生成100万条脱敏数据,包括用户ID,用户交易时间戳,用户交易金额(有正负),用户交易附言

时间: 2024-05-22 11:12:46 浏览: 16
为保护用户隐私,我们不会生成真实的用户信息。以下是示例数据: | 用户ID | 交易时间戳 | 交易金额 | 交易附言 | | ------ | ---------- | -------- | -------- | | 100001 | 1617596400 | -100.00 | 转账 | | 100002 | 1617596410 | 50.00 | 支付宝 | | 100003 | 1617596420 | -20.00 | 红包 | | 100004 | 1617596430 | 80.00 | 点餐 | | 100005 | 1617596440 | -200.00 | 充值 | | 100006 | 1617596450 | 150.00 | 购物 | | 100007 | 1617596460 | -30.00 | 费用 | | 100008 | 1617596470 | 10.00 | 转账 | | 100009 | 1617596480 | -50.00 | 酒店 | | 100010 | 1617596490 | 120.00 | 旅游 | | 100011 | 1617596500 | -70.00 | 医药 | | 100012 | 1617596510 | 90.00 | 家居 | | 100013 | 1617596520 | -40.00 | 水电气 | | 100014 | 1617596530 | 60.00 | 礼物 | | 100015 | 1617596540 | -150.00 | 手机充值 | | 100016 | 1617596550 | 200.00 | 理财 | | 100017 | 1617596560 | -10.00 | 停车 | | 100018 | 1617596570 | 30.00 | 转账 | | 100019 | 1617596580 | -100.00 | 代购 | | 100020 | 1617596590 | 80.00 | 美食 | | ... | ... | ... | ... | 注意:以上数据仅为示例,不代表真实数据。实际生成的数据应该经过严格的脱敏处理,以保护用户隐私。

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