正确答案是A: 一个在数据集中具有较高或较低值的数据点。

专业分析：
异常值（Outlier）是指在数据集中显得异常的观测值，这些值明显偏离了其他观测值的趋势。异常值可能是由于测量误差、录入错误或者数据本身的自然变异等原因引起的。在数据分析中，识别和处理异常值是非常重要的，因为它们可能会对统计分析结果产生显著影响。

异常值的检测方法有多种，例如：
1. **箱线图（Boxplot）**：通过箱线图可以直观地发现数据中的异常值。
2. **标准差法**：如果一个数据点与均值的距离超过几倍的标准差，则可能被视为异常值。
3. **Z-Score**：计算每个数据点的Z-Score，通常Z-Score大于3或小于-3的数据点被认为是异常值。
4. **IQR（四分位距）法**：计算数据的IQR，然后判断是否有数据点落在1.5倍IQR之外。

处理异常值的方法也有多种，如删除异常值、对异常值进行修正或替换、使用鲁棒统计方法等。选择哪种方法取决于具体的分析目的和数据的特性。