一位数据科学家需要预测未来三个月的产品销售额。分析表明，销售额具有季节性，受节假日影响，并与同类别中其他产品的销售额相关。哪种方法在将季节性、节假日和相关商品关联性纳入预测时，所需开发工作量最少？

Amazon Forecast 专门用于时间序列预测，其内置的 DeepAR+ 算法能够有效处理复杂的季节性模式和节假日效应，并且通过启用 Holidays 特征化，可以自动整合节假日信息，大大减少了数据预处理的工作量。DeepAR+ 是一种深度学习算法，在处理具有复杂依赖关系和外部因素（如相关产品销售额）的时间序列数据方面表现出色。 相比之下，虽然 ARIMA 算法可以处理季节性，但它对节假日的处理能力不如 DeepAR+，且通常需要更多特征工程。使用 SageMaker Processing 手动添加节假日特征会增加开发工作量，因为需要用户自行管理特征工程和数据管道。GluonTS 是一个开源工具包，虽然功能强大，但在 SageMaker 上使用它进行训练通常比直接使用 Amazon Forecast 的托管服务需要更多的配置和代码编写。因此，Amazon Forecast 结合 DeepAR+ 和 Holidays 特征化是开发工作量最少且效果最佳的方案。