异常监测是指通过监控系统的数据，发现并识别系统中的异常行为或异常数据。通常，异常监测的使用方法包括以下几个步骤：
数据收集：首先需要收集系统中的数据，这可能包括各种日志数据、指标数据或传感器数据等。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等步骤，确保数据质量和一致性。
模型选择：选择适当的异常检测模型，常见的模型包括基于统计学方法、机器学习方法、深度学习方法等。
模型训练：使用历史数据对选择的模型进行训练，以便模型学习正常的系统行为模式。
异常检测：利用训练好的模型对实时数据进行检测，识别系统中的异常行为或异常数据。
处理和响应：一旦发现异常，及时采取相应的措施，可以是自动化的响应，也可以是通知相关的人员进行处理。
总的来说，异常监测的使用需要根据具体的场景和数据类型选择合适的方法和技术，同时需要不断优化和改进监测系统，以提高检测的准确率和效率。