在数据分析中，异常值和离群点是指那些与其他数据点有显著不同特征的观察结果。它们可能代表误差、错误记录或其他不寻常的现象。识别这些异常值对于确保数据质量、模型性能以及理解数据分布至关重要。直方图作为一种强大的可视化工具，可以帮助我们探索和理解数值型数据的分布情况，从而更有效地检测到这些异常。

首先，让我们回顾一下什么是直方图。直方图是一种用于显示连续变量取值频率的统计图形。在数学上，它是一个条形图，其中每个条形代表一个特定的数值范围，并且其高度反映了该范围内观测到的频率或数量。当用作异常检测的一种方法时，直方图可以帮助我们看到整体趋势，同时也能突出那些偏离平均水平的个别观测。

要开始使用直方图进行异常检测，我们需要收集一组数值型数据。这可以来自任何来源，比如销售额、温度读数或者网络流量等。在处理这些数据之前，我们通常会对其进行清洗，这包括去除缺失值、修正错误以及标准化/归一化以便于比较不同的属性。

接下来，我们将使用Python中的matplotlib库创建一个简单的直方图。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 假设这是我们的原始数列

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 创建并展示一个基本的柱状堆叠式（histogram）的例子

plt.hist(data, bins=range(1,7), edgecolor='black')

# 添加标题和标签

plt.title('原始数字序列')

plt.xlabel('数字')

plt.ylabel('出现次数')

# 显示绘制结果

plt.show()

这段代码将生成一个包含原始数列中每个数字出现次数的小柱状堆叠式（histogram）。这个简单的可视化提供了一种快速了解整体趋势和模式的手段，但它并不直接揭示哪些点是正常行为，而哪些则不是。

为了进一步探讨是否存在异常，我们可以利用一些技术，如计算密度估计（Density Estimation）来构建概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF），然后从中推断出预期应该出现多少个样本在某一点附近。此外，还有一些专门设计用于发现模式中的异类的事务数据库系统，如LOF（Local Outlier Factor）算法，它通过计算每个实例相对于其邻域内所有其他实例所处位置的一个比重来确定是否为局部孤立者。如果这个比重远高于一般情况，那么该实例就被认为是一个局部孤立者，即可能是一个局部异类。

然而，对于非参数方法来说，更常用的做法是在散布函数上建立基于k-邻近算法的一个阈值，以此来区分“正常”之外的情况。但这种方法也有它自己的限制：例如，如果我们的空间维度较高，则找到合适大小的问题变得更加困难，因为k必须足够大，以覆盖多维空间中的实际距离，但又不能过大，以避免包含大量噪声样本作为“最近邻”。

最后，在许多应用场景下，一旦我们找到了潜在的问题区域，我们通常会进行进一步深入研究，比如查看相关变量之间关系，或许还会考虑使用监督学习算法，如支持向量机(SVM)或者随机森林(Random Forest)，以尝试预测未来发生问题事件的情况，以及评估模型性能。这一步骤涉及到更多复杂性的概念，但是同样非常重要，因为它使得你能够精确地知道你的解决方案如何改善了原来的情境，并且让你能够证明你的提案具有普遍性价值。

总结来说，虽然根据定义，是很难精确地界定何为“abnormal”，但通过创造丰富信息内容丰富的地理热力学线性展开，你可以逐步加深对整个分布方式的情报。你只需审查几次，即使最小限度操作即可实现这一目标。在决定采取行动前，最好再三确认你的假设，并考虑各种可能性，不仅仅是因为拥有完美答案才觉得满意。而真正成功的是，当你能够提出充分理由时，你就会明白为什么人们经常说，“我知道我正在做正确的事情。”