预测分析模型通过识别和考虑基于时间的数据中重复出现的模式来处理季节性。 季节性是指在特定时间间隔（每天、每周、每月或每年）发生的有规律的、可预测的波动。 模型通过统计方法或机器学习技术检测这些模式，并调整预测以反映周期性趋势。 例如，零售销售模型可能会考虑每年 12 月的节日购物高峰。 通过隔离季节性影响，模型避免将这些模式误解为随机噪声，从而提高预测准确性。
一种常见的方法是时间序列分解，它将数据分解为趋势、季节和残差分量。 STL（使用 LOESS 的季节性趋势分解）或经典加法/乘法分解等工具可帮助隔离季节性影响。 对于 SARIMA（季节性 ARIMA）等模型，参数明确捕获季节性滞后和差分。 例如，SARIMA 模型可能会使用 (1,1,1,12) 的季节性顺序来解释年度数据集中的每月模式。 机器学习模型（如回归树或神经网络）可以将季节性特征（如月份、星期几或假日指标）作为输入变量纳入其中。 傅里叶项（周期性模式的数学表示）也添加到回归模型中以捕获复杂的季节性。
开发人员必须测试和验证季节性调整。 例如，预测电力需求的模型可能需要单独的每日和每周周期。 像 Python 的 statsmodels 或 Facebook 的 Prophet 这样的库可以自动进行季节性分解和参数调整。 Prophet 使用加法季节性，允许用户指定自定义季节性周期（例如，每小时数据的 24 小时周期）。 当数据具有多个重叠的季节（例如，具有每日和每周高峰的每小时流量）时，会出现挑战。 在这种情况下，混合模型或分层方法可以结合 SARIMA 等方法来处理短期趋势，并结合傅里叶项来处理长期周期。 通过回溯测试（根据历史数据检查预测）进行验证可确保季节性调整按预期工作。 忽略季节性会导致有偏差的预测，例如低估能源模型中夏季空调的使用量。