在数字化转型浪潮下，教育机构的数据资产规模呈指数级增长，其中约30%的异常数据直接影响教学管理效能。教务系统作为核心数据枢纽，其异常数据检测已从传统人工核查演进为智能预判体系。通过建立多维度数据校验规则，结合动态阈值调整机制，可精准识别成绩录入偏差、课表冲突等12类典型异常场景。

数据预处理环节采用分布式爬虫架构，对Oracle、MySQL等异构数据库进行实时同步清洗。运用正则表达式匹配与模糊查询组合策略，有效过滤重复记录及格式错误数据。针对学分转换、学籍变更等业务场景，开发专用ETL工具实现字段级溯源追踪。

基于改进型孤立森林算法构建的异常检测模型，通过K-means聚类优化特征权重分配。实验数据显示，该模型在处理10万+量级数据集时，准确率可达98.7%，较传统统计方法提升40%。深度神经网络层嵌入注意力机制，可自动捕获课程安排时空关联特征，提前3小时预测排课冲突概率。

可视化监控平台集成Grafana与Tableau双引擎，支持15种交互式分析视图。当检测到教师工作量超标或教室使用率异常时，系统触发三级预警机制：初级弹窗提示、中级邮件推送、高级自动生成工单流转。历史案例表明，该机制使异常响应时效缩短至12分钟内。

某省级示范高校部署实践显示，通过构建"数据采集-特征工程-模型训练-反馈迭代"闭环体系，教学事故率下降67%，行政效率提升42%。未来将探索联邦学习框架，在保障数据隐私前提下实现跨校联合建模，推动教育数据治理向智能化、协同化方向演进。