在Python中检测数据异常值的主要方法包括‌基于统计的Z-score/IQR方法‌、‌基于距离的LOF算法‌和‌基于机器学习的Isolation Forest‌。这些技术能有效识别数据中的离群点，提升数据质量与分析可靠性。

1. ‌统计方法‌

   • ‌Z-score‌：通过计算数据点与均值的标准差距离，通常将绝对值大于3的数值视为异常。
   • ‌IQR（四分位距）‌：以数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）为基准，超出1.5倍IQR范围的值判定为异常。

2. ‌距离算法‌

   • ‌LOF（局部离群因子）‌：通过比较数据点与其邻居的密度差异，识别局部稀疏区域的异常值，适合非均匀分布数据。

3. ‌机器学习模型‌

   • ‌Isolation Forest‌：利用随机森林思想，通过快速隔离异常点（路径较短的点）实现高效检测，尤其适合高维数据。

4. ‌可视化辅助‌
   箱线图或散点图可直观显示异常值位置，结合Python的Matplotlib或Seaborn库快速验证结果。

实际应用中需根据数据分布选择方法，混合使用统计与算法能显著提升检测效果。异常值处理时需结合业务逻辑判断是否修正或保留。