在探索这一问题之前，让我们先回顾一下直方图的基本概念。直方图是一种常用的统计图表，它通过将数据分组并对每个组计数来显示分布情况。在一幅典型的直方图中，x轴代表了数据点的可能取值，而y轴则表示这些取值出现的频率或数量。

使用直方图进行异常值检测的一个关键步骤是首先了解你的数据分布。这可以帮助你确定哪些点偏离了正常范围，从而被认为是异常值。例如，如果一个变量应该遵循正态分布，那么任何远离平均值三倍标准差内点都可能被视为异常。

然而，在实际应用中，简单地依据距离平均值多少就判断是否为异常往往是不够准确的。有时候，即使距离中心很近，但由于其周围没有其他相同类别的事例，这样的观测也可能显得“突出”。这就是为什么需要更深入地分析和理解我们的数据。

为了更有效地使用直方图进行异常检测，我们需要考虑几个重要因素：

选择合适的bin大小：这个决定直接影响到我们如何识别峰和谷，以及那些看起来像是孤立点但其实只是小波动的情况。如果bin太大，则可能会错过一些细微变化；如果太小，则可能会产生很多不必要的小峰和谷。

了解你的领域知识：不同领域有不同的预期分布形式。一旦你知道你的变量应该遵循什么类型的分布，你就能更好地评估任何偏离这种模式的情况。

结合其他方法：虽然单独使用直方图对于发现某些类型的问题非常有用，但它并不总能提供全面的信息。因此，将其与其他技术（如盒须圖、散布圖或密度曲线）相结合，可以提供更加全面且精确的地面信息。

考虑潜在干扰因素：即使是在同一个领域内，两次收集到的样本也不一定具有完全相同的人口特征。此外，还有一些潜在干扰，如季节性效应、随机误差等，也必须考虑进来，以避免错误地标记正常情况下的观察为异常。

可视化结果：最终，无论你采用何种方法，最好的做法是可视化结果。这意味着创建一个包含所有已知观测以及根据某个阈值标记出来的一系列潜在异常价值观察所构成的一张图片或者网格表。你还可以添加一些额外信息，比如每个observed value与其对应于该聚类群体内部位置及外部位置之间存在哪种关系，以便进一步研究它们是否真的位于您的定义之下处于极端状态中。

综上所述，对于是否能够利用直方图进行有效监控并找到那些离开一般趋势线上的个体，我们得到的是积极答案。但要达到这个目的，我们必须把握住各种策略，并不断学习如何从自己的经验中提炼出宝贵见解，使我们的工具更加精确无误，不仅限于单一工具，更包括多种多样的技术手段协同工作以达成最佳效果。而关于具体操作细节，这则涉及到更多专业技能和经验累积的地方，是需要长期实践去逐步掌握的一个过程。