1. 面试官：设计一个基于神经网络的深度学习模型，用于预测用户在电商平台上的购物行为。

2. 面试官：探讨目前流行的数据分析算法中，有哪些模型能够有效处理具有高度非线性关系的数据集？

3. 面试官：阐述一种新颖的数据分析模型，能够处理具有高度稀疏特征的数据集，例如用户行为数据或社交媒体数据。

4. 面试官：描述一种创新的数据分析算法，能够有效处理大规模的时间序列数据，例如金融交易数据或传感器数据。

5. 面试官：设计一个面向图像数据的数据分析模型，能够识别不同品牌的产品并进行分类。

6. 面试官：探讨如何结合传统统计方法与机器学习算法，构建一个综合的数据分析模型，用于风险评估和预测。

7. 面试官：设计一种能够处理多源数据融合的数据分析模型，能够从多个数据源中提取有用信息并进行有效的数据集成。

8. 面试官：阐述一种基于深度强化学习的数据分析算法，可以用于处理复杂的决策问题，例如自动交易决策或控制系统优化。

9. 面试官：描述一种创新的异常检测算法，能够有效处理大规模的高维数据，并识别出异常模式或离群点。

10. 面试官：设计一个基于自然语言处理技术的数据分析模型，能够从文本数据中提取情感信息并进行情感分析。