时间序列分析存在几个关键局限性，开发者在使用时态数据时应了解这些局限性。首先，许多时间序列模型依赖于严格的假设，而实际数据常常违反这些假设。例如，ARIMA 等方法假设平稳性（均值和方差随时间保持不变），但趋势、季节性或突变（如疫情扰乱销售数据）可能会使其失效。即使经过差分或变换，残余的非平稳性也可能导致预测不佳。缺失数据或不规则采样间隔（在 IoT 传感器数据或用户活动日志中很常见）也带来了挑战。插值或填充等技术可能会引入偏差，而忽略空白则可能扭曲季节性等模式。
其次，模型选择和参数调整需要仔细权衡。SARIMA 或 Prophet 等模型需要专业知识来配置参数（例如，差分阶数、季节性分量）。例如，在 ARIMA 模型中选择错误的滞后阶数可能会捕获噪声而非真实模式，从而导致过拟合。深度学习方法（例如 LSTM）可以自动化特征提取，但需要大型数据集和计算资源，这使得它们对于低延迟应用或小型项目来说不切实际。此外，许多模型在多步预测方面表现不佳：预测越远，误差累积越多，就像天气模型一样，五天的预报远不如一天预报可靠。
最后，时间序列分析通常无法考虑外部因素或因果关系。虽然模型可以检测历史数据中的相关性（例如，冰淇淋销量和溺水事件都在夏季达到峰值），但它们本身并不能区分因果关系与巧合。整合外部变量（例如，营销支出、经济指标）可以提高准确性，但这需要领域知识来选择相关特征。例如，忽略供应链中断或竞争对手定价的零售需求预测很可能会错过突然的变化。此外，神经网络等黑盒模型缺乏可解释性，使得诊断预测失败的原因变得更加困难——这在医疗保健或金融等可解释性至关重要的领域是一个关键问题。