关于时间序列分析的软件选择，以下是综合多个权威来源的推荐及对比分析：

一、主流时间序列分析工具推荐

statsmodels

- 特点：

Python生态下最成熟的时间序列分析库，提供ARIMA、SARIMA、GARCH等多种模型，参数选择可通过`auto_arima`函数自动化。

- 适用场景：适合需要高灵活性和深度分析的场景，尤其适合学术研究或复杂模型调优。

Prophet

- 特点：

由Facebook开发，专为具有季节性和趋势的时间序列设计，可处理缺失值和异常值，且使用简单。

- 适用场景：适合电商销量、社交媒体数据等具有明显季节性和趋势的业务场景。

pyramid-arima

- 特点：

集成自动化参数选择功能，通过分层搜索优化ARIMA模型，减少手动调参成本。

- 适用场景：适合需要兼顾灵活性与效率的项目，尤其适合参数选择复杂的时间序列分析。

二、其他选择参考

R语言：`forecast`包（类似Prophet功能）、`fable`包（集成ARIMA与Prophet）。

MATLAB：内置ARIMA工具箱，适合工程计算和快速原型开发。

商业工具：如SAP、Tableau等，适合企业级数据分析和可视化需求。

三、选择建议

优先级排序：

- 学术/复杂分析：优先选择`statsmodels`；

- 业务场景：优先考虑`Prophet`的易用性和功能覆盖；

- 效率需求：`pyramid-arima`的自动化特性更优。

技术栈匹配：

- 若使用Python，`statsmodels`和`pyramid-arima`集成度高；若使用R，则`forecast`包更合适。

注意事项：

- 模型选择需结合数据特性（如季节性、趋势、数据量等）；

- 建议对比多个模型性能（如AIC、BIC）后选择最优模型。

通过以上工具的综合对比，可根据具体需求选择最适合的时间序列分析软件。