1. 面试官：介绍一种基于自然语言处理（NLP）的文本数据预处理方法。

2. 面试官：设计一种针对时间序列数据的特征工程方法，用于预测未来趋势。

3. 面试官：讨论图像数据预处理中的噪声去除算法，并说明其适用的场景。

4. 面试官：在特征选择过程中，如何利用信息熵和信息增益来评估特征的重要性？

5. 面试官：使用深度学习模型进行数据预处理时，如何处理缺失值和异常值？

6. 面试官：解释特征缩放的作用，以及在不同模型中使用不同的特征缩放方法。

7. 面试官：探讨基于非线性变换的特征工程方法，例如多项式特征生成和核方法。

8. 面试官：介绍一种在文本分类任务中常用的特征提取算法，并说明其原理和优缺点。

9. 面试官：讨论如何将领域知识融入到数据预处理和特征工程过程中，给出具体的案例。

10. 面试官：设计一种创新的数据降维与特征提取方法，用于高维数据处理和可视化。