季节性分解技术是用于将时间序列分解为不同组成部分（通常是趋势、季节性和残差）的方法。 目标是隔离数据中的模式和波动，以便更好地理解底层结构。 两种主要的分解模型是加法模型和乘法模型。 在加法模型中，各个分量被加在一起（例如，观测值 = 趋势 + 季节性 + 残差），这在季节性变化随时间相对恒定时效果良好。 乘法模型，其中各分量相乘（观测值 = 趋势 × 季节性 × 残差），更适合于季节性波动随着趋势增大或缩小时的情况。 例如，零售销售数据可能显示稳步上升的趋势（例如，年度增长），以及假期期间的周期性高峰（季节性）和随机噪声（残差）。
分解过程通常从估计趋势开始，通常通过移动平均线等平滑方法。 一旦消除了趋势，就可以通过对相似周期内的值进行平均来识别季节性模式（例如，年度季节性的月平均值）。 残差是在减去（或在乘法情况下为除以）趋势和季节性分量后剩余的部分。 Python 的 statsmodels 库等工具使用 seasonal_decompose() 等函数自动执行此操作。 例如，使用每月用电量的数据集，您可以应用加法分解来将长期使用趋势（如人口增长导致的需求增加）与季节性影响（夏季空调使用量较高）分开。 然后，残差可以揭示异常情况，例如极端天气事件导致的意外峰值。
虽然季节性分解被广泛使用，但它也有局限性。 它假设固定的季节性模式，这可能不适用于季节性演变的数据（例如，消费者行为的变化）。 此外，分解方法难以处理缺失数据或不规则的时间间隔。 尽管存在这些限制，分解对于探索性分析、预测（例如，使用趋势来告知 ARIMA 等模型）和异常检测都很有价值。 例如，在电子商务中，分解每日销售数据可以帮助区分真正的增长趋势和假期驱动的高峰，从而实现更好的库存计划。 开发人员应通过残差的视觉检查和领域知识来验证分解假设（如加法与乘法），以确保有意义的结果。