1. 面试官：请解释什么是缺失值，以及缺失值可能对数据分析造成的影响。

2. 面试官：比较常见的处理缺失值的方法有哪些？请详细说明它们的优缺点。

3. 面试官：在数据清洗过程中，如何判断数据中是否存在缺失值？请给出至少两种方法。

4. 面试官：介绍一种创新的缺失值处理技术，并说明其优势和应用场景。

5. 面试官：缺失值处理技术与异常值处理技术有哪些相似之处？它们之间的区别是什么？

6. 面试官：如何在处理缺失值时避免数据偏倚？请举例说明。

7. 面试官：缺失值处理技术在机器学习模型中的作用是什么？它对模型性能有何影响？

8. 面试官：如何利用统计方法来填补缺失值？请列举常用的统计方法并说明其原理。

9. 面试官：缺失值处理技术在不同行业中的应用案例有哪些？请分析其效果和挑战。

10. 面试官：谈谈您对未来缺失值处理技术发展的看法，以及可能的创新方向。