对于季节性销售预测，我们可以采用以下方法：
历史数据分析法：对过去几年的销售数据进行分析，找出其季节性变化规律，并根据规律进行预测。可以使用时间序列分析方法，如ARIMA模型等。
行业趋势分析法：对行业的发展趋势进行分析，预测未来的市场需求和销售趋势。可以参考行业报告和专业机构的预测数据。
外部因素分析法：分析与销售相关的外部因素，如气候、节假日等，对销售进行预测。可以使用回归分析方法，将外部因素作为自变量，销售额作为因变量，建立预测模型。
在实际操作中，需要注意以下几点：
数据的有效性：历史数据需要充分、准确，才能保证预测结果的可靠性。
选择合适的预测方法：不同的预测方法适用于不同的情况，需要根据具体情况选择合适的方法。
预测结果的修正：即使预测结果很接近实际情况，也需要根据实际情况进行修正，以提高预测精度。
对于季节性销售预测，需要综合考虑历史数据、行业趋势和外部因素等多个因素，选择合适的方法进行预测，并根据实际情况进行修正，才能保证预测结果的准确性和可靠性。
参考来源：《数据挖掘与商业智能》（第2版）