模型2汇率的数据预处理环节

数据来源：中国银行官网
数据项：货币名称【欧元】、汇率、时间
数据预处理围绕四个方面展开：重复值、异常值、归一化、缺失值
由于数据来源于官方网站，本身不存在缺失值及异常值，通过观察样本数据可知，数据的波动范围在7.800~8.000之间【数据保存三位小数】，波动范围较小，，所以不需要进行缺失值、异常值及归一化处理。
【待思考】数据要不要进行重复值处理？？？【官网一天大概更新20次汇率，本身就有重复项，如果进行重复值处理，目的何在？？？】

关于测试集和训练集的划分：参考同类型论文【基于改进粒子群算法-高斯过程回归模型的天然橡胶期货价格预测研究、基于混合深度学习的股票价格指数滑窗预测】，训练集和测试集的比例大概为3：1，于是我将2024年人民币兑欧元汇率数据，按照月份划分训练集和测试集，1——9月为训练集【大概3万多条】，10——12为测试集【大概1万多条】。