1. 面试官：介绍一种针对大规模数据集的数据清洗解决方案，包括数据去重、异常值处理和缺失值填充。

2. 面试官：解释数据采样的目的和原理，并举例说明在机器学习中的应用场景。

3. 面试官：详细描述数据标准化和归一化的区别，并说明在特定机器学习模型中的影响。

4. 面试官：如何处理非平衡数据集，在机器学习模型中遇到非平衡数据集的问题有哪些解决方案？

5. 面试官：介绍一种有效的文本数据清洗方法，包括去除停用词、词干提取和词频统计。

6. 面试官：探讨在数据清洗过程中遇到的数据倾斜问题，并提出相应的解决方案。

7. 面试官：什么是数据噪声，如何识别并处理数据中的噪声？

8. 面试官：解释数据特征选择的重要性，并介绍至少两种常用的特征选择方法。

9. 面试官：如何进行数据匿名化处理，以保护个人隐私数据？

10. 面试官：讨论在数据清洗过程中可能遇到的数据不一致性问题，并提出解决方法。