时间序列中的历史数据与预测数据用途不同，且在性质和使用上存在根本差异。历史数据是指在过去时间段内记录的指标观测值，例如每日销售额或每月温度读数。它代表已经发生的事情，用于分析趋势、训练模型或验证假设。另一方面，预测数据则是指利用统计模型或机器学习算法生成的对同一指标未来值的预测。历史数据是事实且固定的，而预测数据本身具有不确定性并可能存在误差，因为它依赖于关于模式将持续到未来的假设。
历史数据是构建时间序列模型的基础。例如，分析网站流量的开发者可能会使用过去一年的每日访问量来识别季节性趋势（例如，节假日期间的访问量高峰）。这类数据通常结构化为带时间戳的值序列，通常经过清洗和归一化，以去除异常值或缺失条目。Python 中的 pandas 等工具常用于处理历史数据，可以进行重采样（例如，将小时数据转换为日均值）或计算滚动统计数据（例如，7 天移动平均线）等操作。关键在于，历史数据是静态的——一旦记录，就不会改变，这使得它在回测模型或衡量性能时非常可靠。
相比之下，预测数据是通过将模型应用于历史数据来预测未来值生成的。例如，零售商可能会使用 ARIMA（自回归积分滑动平均）模型，根据过去的销售额和季节性模式来预测下个月的销售额。预测通常包含置信区间（例如，“销售额有 95% 的概率在 1,000 到 1,200 个单位之间”）来量化不确定性。开发者使用 statsmodels、Prophet 或 TensorFlow 等库来实现预测，具体取决于模型的复杂性。一个关键挑战是确保模型能适应不断变化的情况——例如，突发的经济衰退可能会使销售预测不准确，如果模型没有在类似的历史事件上进行训练。预测数据是动态的；随着新的历史数据可用或假设被修正，预测可以更新。
两者之间的关系是迭代的：历史数据用于训练生成预测的模型，新的观测值不断添加到历史数据集中，以改进未来的预测。例如，天气预报系统可能会通过将最新的温度和压力读数整合到其历史数据集中来更新其每小时预测。处理时间序列的开发者必须理解这个循环，以设计平衡准确性（使用足够的历史数据）和响应性（快速更新预测）的系统。将预测数据误解为事实（例如，将预测的服务器负载视为有保证的）可能导致系统故障，而未充分利用历史数据可能导致模型校准不良。