1. 面试官：以 Kibana 为基础，设计一个复杂的数据分析流程，包括数据收集、数据处理、数据可视化等内容。

2. 面试官：解释 Kibana 中的 Lucene 查询语法，包括通配符、模糊查询、逻辑运算符等。

3. 面试官：针对实时数据分析，结合 Kibana 实现实时监控和数据可视化，包括数据更新频率、性能优化等方面。

4. 面试官：Kibana 的索引模式是什么？它是如何影响数据查询和分析的？

5. 面试官：介绍 Kibana 中的数据聚合（Aggregations）功能，并举例说明如何使用它进行复杂的数据聚合查询。

6. 面试官：使用 Kibana 实现多维度数据分析和多维度数据可视化，并讨论在不同业务场景下的应用。

7. 面试官：描述 Kibana 中的 Canvas 功能，以及如何利用 Canvas 实现高度定制化的数据可视化展示。

8. 面试官：结合 Kibana 和 Machine Learning 功能，设计一个用于异常检测和预测的数据分析方案，包括模型选择、特征工程等方面。

9. 面试官：探讨 Kibana 中的时间序列分析功能，包括时序数据展示、周期性分析、突变检测等内容。

10. 面试官：如何利用 Kibana 进行高级的地理信息数据分析和地图可视化呈现？