1. 面试官：介绍一种不常见的缺失值处理方法，并说明其优缺点。

2. 面试官：在深度学习模型中，缺失值对模型训练有什么影响？如何解决这种影响？

3. 面试官：探讨缺失值处理在非结构化数据处理中的挑战，并提出相应的解决方案。

4. 面试官：基于统计学的角度，解释为什么缺失值处理在数据分析中至关重要。

5. 面试官：在文本数据中存在缺失值时，应采取怎样的处理策略？请提供具体案例说明。

6. 面试官：针对时间序列数据中的缺失值，提出一种有效的插值方法，并说明其适用性。

7. 面试官：分析高维数据中缺失值处理的难点，并提出解决方案。

8. 面试官：解释基于机器学习的缺失值填充方法，重点讨论其对模型性能的影响。

9. 面试官：探讨缺失值处理对数据可视化和探索性分析的影响，并提出应对策略。

10. 面试官：讨论缺失值处理对数据建模和预测的影响，提出一种综合考虑准确性和效率的处理方法。