时间序列中的季节性指的是以固定间隔发生的、可预测的重复模式，例如每日、每周、每月或每年的周期。这些模式的出现是由于外部因素，如假期、天气或人类行为。例如，零售额通常在节假日期间达到高峰，夏季由于空调的使用导致电力消耗达到高峰，或者工作日高峰时段的网约车需求上升。季节性与趋势（长期的向上/向下移动）或不规则噪声（随机波动）不同，因为它特别涉及系统的、日历驱动的变化。
理解季节性对于构建准确的时间序列模型至关重要。许多预测算法，如 SARIMA（季节性 ARIMA）或 Holt-Winters，都明确考虑了季节性模式，以提高预测的准确性。忽略季节性会导致模型将重复出现的模式误认为是趋势或噪声，从而导致较差的预测结果。例如，如果零售商没有考虑到节假日销售额的增长，可能会高估节后库存需求，或者将季节性下降误解为长期下降。同样，能源公司使用季节性调整来预测需求高峰并优化发电，从而避免短缺或浪费性的过度生产。通过隔离季节性影响，开发人员可以创建更好地捕捉潜在趋势或异常情况的模型。
处理季节性通常涉及分解技术。Python 中的 statsmodels 等工具允许开发人员将时间序列分解为趋势、季节性和残差成分。例如，使用 seasonal_decompose() 有助于可视化和移除季节性，从而分析趋势行为。差分（从先前的季节中减去值）是另一种方法——例如，从 2023 年 12 月的销售额中减去 2022 年 12 月的销售额，以消除年度季节性。在机器学习中，诸如月份或星期几指标之类的特征可以显式地建模季节性影响。如果没有这些步骤，模型可能会产生有偏差的预测，从而导致错误的业务决策。正确处理季节性可确保模型对于利益相关者而言是稳健的、可解释的和可操作的。