Đóng vai một Chuyên gia Khoa học Dữ liệu (Data Scientist). Bạn cần giải thích quy trình phân tích một tập dữ liệu chuỗi thời gian (time series) phi tuyến tính có tính mùa vụ (seasonality) phức tạp để dự báo doanh số bán hàng trong 12 tháng tới. Yêu cầu: 1. Mô tả các bước tiền xử lý dữ liệu (handling missing values, outlier detection). 2. So sánh hiệu quả giữa mô hình ARIMA, SARIMA, và Prophet trong bối cảnh này. 3. Giải thích cách đánh giá độ chính xác của mô hình sử dụng các chỉ số RMSE và MAE. 4. Cung cấp code giả (pseudocode) hoặc mô tả logic cho việc thực hiện cross-validation trên dữ liệu chuỗi thời gian. Đảm bảo giải thích các khái niệm thống kê một cách chuyên sâu nhưng dễ hiểu cho các nhà quản lý không chuyên.