时间序列分析可以使用以下几种软件：

Sktime

类型：Python开源工具包

特点：专为时间序列分析设计，提供时间序列分类、回归、聚类和预测任务的统一API。支持时间序列分解、变换、可视化和评估。

Darts

类型：Python开源库

特点：专注于时间序列分析与预测，支持从统计方法到深度学习的全面支持，并以统一的接口整合了多种模型。

Kats

类型：开源工具（Meta开源）

特点：轻量级、易用、通用且可扩展，能理解关键统计特征、检测变化点和异常、预测未来趋势，统计分析并可视化展示。

Joda-Time

类型：Java日期和时间处理库

特点：比Java原生的Date和Calendar类更强大、更好用，能处理各种复杂的时间计算和格式化。

TSP

类型：经济模型估计与仿真语言

特点：拥有超过两千种以上全球公认的标准经济估计方法，适用于个体经济、总体经济研究与预测。

Prophet

类型：Python开源工具（Facebook开发）

特点：特别适合处理具有强季节性的数据，使用简单、预测准确。

CATS

类型：R语言软件（协整分析程序）

特点：由哥本哈根大学开发，提供各种工具来分析数据、选择、测试的协整模型。

RATS

类型：计量经济学和时间序列分析软件包

特点：快速、高效、全面，支持经济模型建立、预测等，包含多种时间序列方法和预测方法。

PyMC

类型：Python库（贝叶斯推断）

特点：通过概率编程的方式建模，并对时间序列数据进行建模与分析，灵活设定模型假设，自动估计未知参数。

根据具体需求选择合适的工具，例如需要统一API和丰富工具集时，Sktime和Darts是不错的选择；若需要处理具有强季节性的数据，Prophet可能更适合；而对于经济学研究，TSP和RATS可能更为适用。