首先，你需要导入Python中的线性回归模型，通常使用scikit-learn，可以使用以下代码导入：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
然后，你需要读取你的数据集，可以使用pandas：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('your_data_path.csv')
接下来，你需要用线性回归拟合数据，可以使用以下代码：
lr = LinearRegression()
lr.fit(data[['X']], data['Y'])
这将会拟合你的数据集，并得到趋势线。接着，你可以使用模型来预测每个数据点的Y值，使用以下代码：
predictions = lr.predict(data[['X']])
现在，你需要计算每个数据点的残差，如下所示：
residuals = data['Y'] - predictions
最后，你可以使用residuals来检测哪些数据点偏离太远。你可以定义一个阈值，如果residual的绝对值大于这个阈值，那么这个数据点就被视为异常值。以下是一个可能的代码示例：
threshold = 3 * residuals.std() # 定义阈值为3个标准差
anomalies = data[abs(residuals) > threshold]
这个代码示例将通过计算residuals的标准偏差来计算阈值，然后找出所有residuals的绝对值大于阈值的数据点。
希望这些指导和代码示例能够帮助你完成这个项目！