1. 面试官：介绍一下数据清洗和缺失值处理的常见问题和挑战。

2. 面试官：讨论一下在处理数据时出现缺失值的情况下，可能会导致哪些问题？并提出解决方案。

3. 面试官：探讨如何检测和识别数据中的异常值，并解释为什么异常值检测在数据预处理中是如此重要。

4. 面试官：讲解一种有效的方法来处理数据中的离群点和异常值。

5. 面试官：讨论数据标准化和归一化的区别，并分析它们在数据清洗中的作用和影响。

6. 面试官：分析数据不平衡问题在数据预处理中的影响，并提出相应的解决方案。

7. 面试官：介绍一种有效的方法来处理数据中的重复值，并阐述重复值处理的重要性。

8. 面试官：探讨数据变换和特征处理在数据清洗和缺失值处理中的作用和实践。

9. 面试官：讲解处理时间序列数据中的缺失值和异常值的特殊方法和技术。

10. 面试官：详细分析数据清洗和缺失值处理对机器学习模型的影响，并提出应对策略。