在数据分析和处理过程中，我们常常会遇到这样的需求：当两个值之差的绝对值大于某数时，从表中选择相应的记录。这一操作在很多领域都有重要应用，比如金融领域监测异常交易、工业生产中把控产品质量等。

以一个简单的销售数据表为例，表中记录了不同产品每天的销售量。我们可能需要找出销售量波动较大的产品，也就是当相邻两天销售量之差的绝对值大于某个设定值时的产品记录。我们要明确这个设定值的选取。它需要结合实际业务情况和数据特点来确定。如果设定值过小，可能会筛选出过多不必要的记录；若设定值过大，又可能遗漏真正有价值的异常数据。

在SQL语言中，实现这一操作并不复杂。假设我们有一个名为“sales”的表，包含“product_id”（产品ID）、“sale_date”（销售日期）和“quantity”（销售量）字段。若要找出相邻两天销售量之差的绝对值大于100的记录，可以通过子查询和自连接来完成。首先，通过子查询为每个记录生成一个序号，以便后续关联相邻记录。然后进行自连接，连接条件是序号相差1且产品ID相同。接着，在WHERE子句中计算销售量之差的绝对值，并筛选出大于100的记录。

对于使用Python进行数据分析的用户，借助Pandas库可以轻松实现。首先将数据读入DataFrame中，对数据按产品ID和销售日期进行排序。然后使用Pandas的方法计算相邻销售量的差值，并取绝对值。最后通过条件筛选出满足差值绝对值大于设定值的记录。

当两个值之差的绝对值大于某数时从表中选择记录，关键在于明确需求、合理设定阈值，并选择合适的工具和方法来实现。无论是SQL还是Python等编程语言，都提供了强大的功能来完成这一任务。熟练掌握这些操作，能帮助我们从海量数据中迅速挖掘出有价值的信息，为决策提供有力支持。