传统时间序列预测方法的缺点

传统的时间序列预测方法存在以下缺点：

1. 对于非线性和非平稳的时间序列，传统方法的预测精度较低，难以捕捉到序列中的复杂结构和规律。

2. 传统方法通常需要手工选择模型和参数，这个过程需要专业知识和经验，并且很耗时。

3. 传统方法不太适用于处理大规模的时间序列数据，因为它们需要在整个时间序列上进行计算，计算量较大，所需的计算资源也较多。

4. 传统方法通常不能处理不规则的时间序列，如缺失值或异常值等。

综上所述，传统的时间序列预测方法在处理复杂的、大规模的、不规则的时间序列数据时存在很多局限性，无法满足现代大数据分析的需求。