R 语言的异常检测功能真的是数据里少不了的一环。像单变量和多变量检测，配合时间序列的场景，真的实用，尤其是金融、传感器这些领域的数据时。方法多，工具全，响应还挺快，挺适合做一线数据清洗的。

R 语言中的异常检测挺好用的一点是，多模型都是现成的，像基于模型的检测，你只要稍微懂点回归或聚类，就能玩得转。嗯，像tsoutliers这种包，用起来蛮方便，自动化也比较高。

如果你碰到时间序列的数据，建议优先用一些带窗口机制的方法，比如滑动平均、季节性分解。稳定性强，误判率低。对了，多变量时间序列的维度简化这篇讲得蛮细，可以去看看。

还想多了解点？可以顺手看看异常检测技术综述，里面把各类方法都盘了一遍，适合对比着选。如果你搞金融，FinTS 包详解也值得一看。

，R 的异常检测模块还是挺稳的，适合做严肃的。如果你常和时间序列打交道，建议先试 R，再考虑 Python。嗯，起码在深度和社区经验上，R 目前还是挺强的。