季节性通过引入可预测的、重复出现的模式来影响预测准确性，模型必须考虑到这些模式，以避免系统性误差。如果模型忽略季节性，它将难以区分真实趋势和常规波动，从而导致高估或低估。例如，如果零售销售预测没有考虑到节假日购物高峰，可能会持续低估 12 月的收入。季节性还会与其他模式（如趋势或不规则噪声）相互作用，从而更难以分离出底层信号。未能捕捉到这些周期性效应的模型将产生不太可靠的预测，尤其是在季节性高峰或低谷主导数据的时间点。
一个具体的例子是电力需求预测。能源使用通常在夏季（由于空调）和冬季（由于供暖）达到峰值。一个没有意识到这些季节性模式的模型可能会将夏季的需求激增误解为长期趋势，从而导致不准确的容量规划。同样，在网络流量预测中，一个平台可能会看到每周的季节性，周末的使用率更高。一个在非季节性数据上训练的简单模型可能会错过这些每周的周期，导致服务器资源分配不佳。即使在金融领域，季度收益报告或与税收相关的支出也会产生季节性影响，如果不加以解决，可能会扭曲收入预测。这些例子突出了季节性如何为那些没有明确处理周期性模式的模型创建“盲点”。
为了减轻季节性影响，开发人员通常使用季节性分解（例如，STL 或经典分解）等技术将数据分离为趋势、季节性和残差分量。SARIMA（季节性 ARIMA）或 Prophet 等模型包含内置参数，用于对周期性效应进行建模，例如每周或每年的周期。对于机器学习方法，添加季节性特征（例如，月份、星期几指标）或傅里叶项可以帮助算法学习这些模式。但是，识别正确的季节周期至关重要——例如，对年度数据使用 12 个月的周期，或者对每日数据使用 7 天的周期。交叉验证策略也应与季节周期对齐；例如，在完整的季节周期内测试模型，而不是随机的时间分割。通过明确解决季节性问题，开发人员可以减少预测误差并提高模型的稳健性。