异常检测和变化检测都是识别数据偏差的技术，但它们解决的是不同的问题。 异常检测侧重于识别与常态显着不同的稀有或意外数据点。 这些异常通常是孤立事件，例如服务器 CPU 使用率的突然飙升。 另一方面，变化检测识别系统随时间推移的底层模式或行为的变化，例如网络延迟的逐渐增加。 虽然两者都处理偏差，但异常检测针对的是异常值，而变化检测跟踪的是系统性转变。
异常检测通常用于需要仔细检查单个数据点的场景。 例如，在欺诈检测中，偏离用户典型消费模式的信用卡交易可能会被标记为异常。 经常使用统计方法（例如，Z 分数）、聚类（例如，DBSCAN）或机器学习模型（例如，自动编码器）等技术。 开发人员可以通过设置阈值或在正常数据上训练模型来检测异常值来实现这些。 一个实际的用例是监视服务器日志：单个请求导致 10 倍的延迟峰值可能是一个需要调查的异常。 重点是识别不规则实例，而不是长期趋势。
相比之下，变化检测分析数据序列以确定系统行为何时发生变化。 例如，制造传感器可能会检测到温度读数的逐渐漂移，表明设备退化。 累积和 (CUSUM) 控制图、贝叶斯变化点检测或时间序列分割（例如，Prophet）等方法是典型的工具。 开发人员可以应用这些来跟踪数周内的应用程序错误率等指标，以检测最近的更新是否引入了不稳定性。 与异常检测侧重于单个点不同，变化检测评估趋势。 单个异常值不会触发变化警报，但持续的偏差（例如，每日活跃用户减少 20%）会触发。 实际上，这些技术通常相互补充：异常检测可以突出显示症状，而变化检测可以诊断潜在的变化。