1. 面试官：讨论一下使用中值还是平均值填补缺失值的优缺点。

2. 面试官：描述一种基于插值的缺失值填补方法，并说明其适用的场景。

3. 面试官：谈谈在缺失值处理中如何避免过拟合的问题。

4. 面试官：设计一种基于机器学习模型的缺失值填补策略，并分析其优势和劣势。

5. 面试官：在处理缺失值时，如何考虑数据分布的影响？请举例说明。

6. 面试官：探讨一种基于时间序列的缺失值填补算法，并说明其在时间序列数据中的应用价值。

7. 面试官：分析缺失值对特征工程中统计特征生成的影响，并提出相应的解决方案。

8. 面试官：讨论缺失值处理对特征选择和模型训练的影响，以及应对方法。

9. 面试官：描述一种基于聚类的缺失值填补方法，并讨论其在不同数据类型下的适用性。

10. 面试官：探讨缺失值填补与异常值处理之间的关系，并提出一种综合处理方案。