1. 面试官：请解释什么是数据异常值，并提出至少三种检测和处理数据异常值的方法。

2. 面试官：介绍数据缺失的类型和常见处理方法，以及在数据缺失情况下如何有效补全数据。

3. 面试官：如何评估数据的分布是否符合正态分布？请列举至少两种方法，并说明其原理。

4. 面试官：探讨数据重复值的影响和检测方法，以及如何处理数据中的重复值。

5. 面试官：解释数据标准化和数据归一化的概念，比较它们的异同点，并说明在数据预处理中的应用场景。

6. 面试官：对数据去噪的重要性进行说明，并提出至少两种常见的数据去噪方法，并对比它们的优缺点。

7. 面试官：什么是数据特征工程？列举至少三种常见的数据特征处理方法，并说明其在机器学习中的作用。

8. 面试官：介绍数据降维的概念和重要性，以及常见的数据降维技术及其适用场景。

9. 面试官：在数据清洗中，为什么要进行数据平滑处理？请列举至少两种数据平滑方法并具体描述其原理。

10. 面试官：说明数据编码的作用以及常见的数据编码方法，在机器学习中如何应用数据编码进行特征处理。