在进行数据分析之前，通常需要先对原始数据进行清洗，这一过程中尤其需要注意的是那些与正常范围以外的数值，这些不寻常的数据点被称为异常值。它们可能会导致分析结果出现偏差，从而影响最终决策的准确性。
首先，我们必须明确什么是异常值？简单来说，异常值就是在给定的数据集中看起来不合理或离群的情况。它们可以出现在任何类型的数值或分类变量中，但特别容易在连续型变量上发现，比如销售额、温度等。在处理这些问题时，我们经常使用直方图和箱形图来探索分布情况，以便更好地识别可能存在的问题。
然而，即使我们能够成功识别出这些异常值，它们仍然是一个复杂的问题，因为没有一个普遍接受的方法来定义“什么才算是”异常。如果我们错误地将某个良好的观测误认为是一个错误，那么这实际上是一种过度保守，而如果我们忽略了真正有问题的观测，则可能会错失重要信息。这就要求我们对每个单独的情况都要仔细考虑，并基于特定情境做出判断。
那么为什么这些小小的问题能造成如此大的影响呢？原因之一，是因为我们的统计模型假设依赖于所输入的一致性。当一个样本中的观察大相径庭时，这些模型无法正确工作。此外，如果不是所有其他观察都被同样的条件受限（比如时间、地点），那么即使你从事务记录中去掉了明显错误，你也不能保证剩下的数字都是可靠和代表性的。
为了避免这种潜在风险，我们应该采取几个步骤。一方面，要持续努力提高初始收集过程中的质量标准，如加强培训或者改变监控程序；另一方面，在完成初步整理后，还应进行深入检查以确认是否存在更多隐藏的小错误或者遗漏。此外，对于那些难以解释或疑问重重的情形，可以通过交叉验证、多元回归诊断等技术手段进一步审查并确定是否必要调整模型参数。
总之，尽管检测和修正那些看似无害但实际上极具破坏性的特殊行为对于保持有效决策至关重要，但这是一个挑战。它涉及到大量细节工作，不仅要理解各自工具，而且还要不断学习新的技术和最佳实践，以便能够有效地控制这一领域内日益增长且变化迅速的地球上的各种现象。