在数据分析和统计学中，直方图是一种常用的可视化工具，它通过将数据分成等宽的区间或bins，并计算每个区间内观测值的数量来表示分布。通过这种方式，可以快速地了解数据集中数字的分布情况，包括中心趋势、离散程度以及可能存在的异常值。

首先，我们需要明确什么是异常值。异常值通常指的是与其他大部分观测值相比显著偏离平均水平的一组数，这些数可能表征了某种特殊情况或错误记录。在处理这些异常时，如果不妥善对待，有可能会导致模型性能下降甚至出现误报。

那么，在使用直方图进行异常检测时，我们应该如何操作呢？

准备数据：首先要确保我们的数据集已经被清洗过，没有重复记录或者错误输入。此外，对于连续型变量，我们还需要进行必要的转换，比如标准化或者归一化，以便更好地理解其分布特性。

选择合适的bin大小：直方图中每个bin代表一个小范围内的观测点数量。如果bin太大，将无法捕捉到细微差异；而如果bin太小，则可能因为噪声造成假阳性（false positives）。因此，在绘制直方图之前，应根据具体问题和数据特点选择合适的bin大小。

绘制直方图：使用统计软件，如R语言中的hist()函数，或Python中的matplotlib.pyplot.hist()函数，可以轻松绘制出原始数据的大致分布形态。这一步骤对于初步识别出任何明显偏离正常分布模式的手段非常重要。

判断是否为异常：根据直方图显示出的形状和位置，我们可以尝试找到那些看起来像是位于尾部的小峰或突出的孤立点。这些区域有助于我们确定哪些区域是极端低频，而这通常意味着它们具有较高可能性作为潜在的问题或未知因素存在。

验证与上下文相关联：仅仅依靠单一维度上的可视化结果往往是不够准确的，因为有些时候，即使一个观察到的点看起来像是一个“孤立之星”，它也可能只是偶然发生的一个事件。如果这个点与其他相关变量有关联，那么它就不一定算作真正意义上的“异常”。

应用机器学习方法：除了直接从直方图中识别出来的手动方法，还有一种自动化手段就是利用机器学习算法来发现并分类潜在的异常行为。例如，可以训练一个分类模型（如随机森林）去预测哪些样本属于类别“正常”还是类别“异常”。然后基于这些预测结果再次检查这些标记为疑似的样本，看是否真的符合我们对“真实”奇异性的定义。

考虑领域知识和业务规则：最后，不要忘记考虑你的具体行业背景以及你所处环境下的业务规则。在某些领域，一定类型的事物是允许且期望出现的情况，因此即使他们按照传统意义上来说是非典型行为，也应当被接受为合理现象，而不是被当作错误处理掉。

总结来说，虽然直接从历史信息——即过去已知正确答案——构建机器学习系统能够带来很多进步，但仍然不能完全避免所有形式的人工干预。此外，由于缺乏全局知识，即使最好的系统也难以理解何谓真正有效且安全的情境。而只有通过结合人类智能与技术力量，以及不断改进我们的判据系统，才能逐渐减少由此产生的问题，从而达到更加精确、可靠及效率高的地步。