异常检测和预测是数据分析中经常一起使用的密切相关的技术，但它们的服务目的不同。异常检测侧重于识别数据中意外模式或异常值，而预测旨在根据历史趋势预测未来值。它们之间的联系在于预测模型提供了一个基线预期，而异常则被检测为偏离该基线的值。例如，预测模型可以预测下一小时的服务器流量，任何与该预测的显著偏差都可能触发异常警报。这种相互作用通过将实时数据与预测值进行比较，使系统能够及早发现问题。
一个实际例子是在网络监控中。假设一个预测模型根据每日模式预测某个 Web 服务的带宽使用量。如果实际使用量突然飙升至预测值的 200%，异常检测算法会将其标记为潜在问题，例如 DDoS 攻击或配置错误。同样，在能源消耗分析中，电力公司可能会预测某一天某个家庭的用电量。如果智能电表报告的用电量远低于预测值（例如，在高峰时段），则可能表明故障或篡改。在这两种情况下，预测都建立了“正常”范围，而异常检测则识别出需要调查的异常值。
集成这些技术的开发人员应考虑它们的相互依赖性。例如，不准确的预测可能导致异常检测中的误报。如果预测模型未能考虑季节性趋势（例如，电子商务中的假日销售），则可能在预期的高流量时期错误地标记异常。为了解决这个问题，团队通常使用异常检测结果来改进预测模型——例如，在重新训练预测模型以提高准确性时，排除异常数据点（如服务器中断）。Facebook Prophet 或 scikit-learn 等工具和库提供了内置支持，用于处理时间序列预测中的异常值，从而简化了这种集成。通过结合这些方法，开发人员可以构建不仅能预测未来状态，还能动态适应意外事件的系统。