一、专业时间序列预测工具

Prophet

- 开发背景：由Facebook开发，适用于销售预测、库存管理等场景，特点包括简单易用、无需深入统计学知识。

- 适用场景：电商、金融、能源等行业的时间序列分析。

Prophet Plus

- 特点：Prophet的扩展版本，支持多变量时间序列预测，适用于更复杂的场景。

R语言相关包

- forecast：

基础时间序列分析包，提供ARIMA、SARIMA等经典模型。

- fable：基于Prophet的扩展包，支持多模型比较和自动特征工程。

- tsfresh：自动提取时间序列中的重要特征，简化模型构建过程。

Python相关库

- statsmodels：

提供ARIMA、LSTM等模型实现。

- TensorFlow/Keras：适用于深度学习模型，如LSTM、GRU等复杂时间序列预测。

- Prophet（Python接口）：与R版本功能一致，适合Python开发者。

二、工时管理与时间规划工具（辅助时间预测）

Dovico Timesheet

- 国际通用工具，支持多项目协作、工时统计及成本核算，适合中大型企业。

AceTeamwork

- 国内主流项目管理软件，集成任务进度、团队沟通及人力成本分析功能。

GTimeSheet

- 国际流行工时管理系统，多语言支持，报表功能丰富，适合跨国企业。

actitime

- 法国小型工时管理系统，界面简洁，适合中小型企业日常管理。

三、其他工具与方法

Excel：

基础工具，可通过数据透视表、VBA实现简单时间序列分析。

在线平台：如Kaggle、DataFlair，提供预训练模型和数据集，适合快速验证算法。

四、选择建议

数据量与复杂度：小规模数据可选Prophet或Python库，大规模数据建议专业工具如Prophet Plus或R。

技术栈：Python开发者优先考虑TensorFlow/Keras，R用户推荐forecast包。

行业需求：金融领域推荐Prophet或深度学习模型，制造业可结合工时管理工具与时间预测系统。

以上工具可根据具体需求组合使用，例如将Prophet与Dovico Timesheet结合，实现预测与资源管理的协同优化。