异常监测通常需要以下步骤：
确定监测目标：首先需要明确你想要监测的异常类型，比如系统错误、网络异常等。
收集数据：收集与监测目标相关的数据，可以是日志、指标、事件等信息。
数据预处理：对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、填充缺失值等操作。
特征提取：从预处理后的数据中提取相关特征，用于异常检测。
模型选择：选择适合问题的异常检测模型，如基于统计学、机器学习或深度学习的模型。
模型训练：使用预处理后的数据训练异常检测模型。
模型评估：通过评估指标（如准确率、召回率等）评估模型效果。
部署和监控：将训练好的模型部署到生产环境中，并持续监控异常情况，及时调整模型参数或更新模型。
以上是一般异常监测的步骤，具体实施时可根据实际情况进行调整和优化。