1. 面试官：如何处理包含缺失值的数据集？

2. 面试官：请解释什么是数据去重，并举例说明其重要性？

3. 面试官：如何处理异常值（outliers）？请提供主流的异常值处理方法。

4. 面试官：介绍一种常用的数据平滑技术，并说明在什么情况下适用？

5. 面试官：什么是特征缩放（feature scaling）？请解释为什么在某些机器学习算法中需要进行特征缩放。

6. 面试官：请说明什么是数据规范化（normalization），并指出数据规范化的目的和优势？

7. 面试官：在数据预处理过程中，为什么需要进行特征编码（feature encoding）？请举例说明常用的特征编码方法。

8. 面试官：如何处理类别不平衡（class imbalance）的数据集？请提供处理方法和技术。

9. 面试官：请解释什么是数据转换（data transformation），并说明其在数据分析中的作用。

10. 面试官：介绍一种复杂的数据清洗技术，如何确保清洗后的数据质量？