时间序列分析最常用的软件工具是编程语言，如 Python 和 R，专门的库和框架，以及特定领域的平台。 这些工具提供数据操作、统计建模、预测和可视化等功能。 开发人员通常根据灵活性、可扩展性以及与现有工作流程的集成来选择工具。
Python 因其库（如用于数据处理的 pandas、用于统计模型（ARIMA、SARIMA）的 statsmodels，以及用于自动预测的 Prophet（来自 Meta））而被广泛使用。 对于机器学习，scikit-learn 和 TensorFlow 支持时间序列任务，例如异常检测。 R 是另一个流行的选择，它具有诸如 forecast（用于 ARIMA、ETS 模型）和用于数据结构化的 tsibble 之类的软件包。 Tidyverts 生态系统（tsibble、feasts、fable）简化了 R 中的时间序列工作流程。 这两种语言都与可视化工具（例如 Matplotlib (Python) 和 ggplot2 ®）集成，用于绘制趋势和季节性。
诸如 InfluxDB（时间序列数据库）和 Grafana（仪表板）之类的专用平台可处理大规模数据存储和实时监控。 诸如 MATLAB（Signal Processing Toolbox）和 SAS Visual Forecasting 之类的商业工具提供企业级解决方案。 诸如 Kats（来自 Meta）和 Darts 之类的开源框架为复杂预测提供高级算法（例如，LSTM 网络）。 对于开发人员而言，Python 和 R 通常因其开源生态系统而受到青睐，而诸如 InfluxDB 之类的工具对于 IoT 或 DevOps 用例中的高频数据至关重要。 选择正确的工具取决于问题范围、数据量和所需的分析深度。