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指数平滑法的缺点是，它只能按照固定的规则来处理数据，而无法根据数据的实际变化来做出相应的调整。同时，如果数据量很大，指数平滑法会很难计算出准确的结果，因此数据处理效果可能不太理想。另外，指数平滑法也无法考虑到外部因素，因此对于复杂情况可能会产生准确度上的偏差。

拓展知识：指数平滑法在预测时，要求历史数据必须均匀分布，否则得出的结果会出现一定的偏差，因此需要对历史数据进行归一化处理，以获得准确的结果。此外，指数平滑法的参数α值也与预测结果有很大的关系，因此在实际应用中，需要经过一定的实验来确定α值的最佳值，以达到最佳的预测效果。