Dữ liệu bị thiếu trong phân tích chuỗi thời gian là một thách thức phổ biến, thường xảy ra do cảm biến hỏng, lỗi truyền dữ liệu hoặc các vấn đề bảo trì. Những khoảng trống trong dữ liệu này có thể làm gián đoạn dự báo và làm lệch kết quả phân tích, khiến cho thông tin trở nên không đáng tin cậy. Các kỹ thuật đơn giản như forward fill hoặc interpolation thường là giải pháp mặc định để xử lý dữ liệu thiếu. Tuy nhiên, khi đối mặt với các mẫu dữ liệu phức tạp, xu hướng phi tuyến tính hoặc độ biến thiên cao, các phương pháp này thường thất bại và tạo ra kết quả không ổn định.
