时间序列分析是利用收集随时间变化的数据点，探索模式与趋势，以预测未来的关键手段。为紧跟技术发展，本文将介绍8个当前流行的Python库，用于解决时间序列问题。它们分别是：tsfresh、autots、darts、atspy、kats、sktime与greykite。
tsfresh 是一款强大的时间序列特征提取与选择工具。其专为自动识别时间序列数据中的关键特征而设计，支持多种格式，广泛应用于分类、聚类与回归任务。
autots 则是一款时间序列预测工具，提供了一种简便方法来指定和测试模型。
darts 是一个提供多种预测模型的库，包括ARIMA、Prophet、指数平滑变体及深度学习模型。darts 的关键特性是其概率预测能力，不仅提供单点预测，还能生成可能结果分布，为预测不确定性提供全面理解。
atspy 是一个简化数据加载与模型测试的库。通过简单的代码，即可快速执行一系列自动化模型。
kats 是Facebook（现Meta）开发的库，拥有三大核心功能：模型预测、检测与特征提取与嵌入。它提供了一系列完整的预测工具、检测函数，以及65个具有明确统计定义的特征提取模块，适用于各种机器学习模型。
sktime 是构建在scikit-learn之上的时间序列分析库，遵循相似API，便于与scikit-learn库切换。通过sktime，可以轻松执行时间序列分类任务。
greykite 是LinkedIn发布的预测库，擅长处理复杂时间序列数据，提供自动化特征工程、探索性数据分析、预测管道与模型调优等功能。
这些库主要集中在特征生成与预测模型集成两个方向，无论单变量还是多变量数据处理，都能满足需求。但具体选择取决于具体需求与使用习惯。
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回答时间：2025-03-19 10:28
