1. 面试官：介绍一种创新的数据采集方法，并说明其优势和局限性。

2. 面试官：如何应对大规模数据的实时采集和处理，提高数据采集和处理的效率？

3. 面试官：在数据清洗过程中，如何解决数据质量不高、存在异常值的问题？

4. 面试官：探讨一种针对结构化和非结构化数据进行统一清洗的解决方案，并指出其在实际应用中可能遇到的挑战。

5. 面试官：分析数据采集和清洗中可能出现的隐私和安全风险，并提出应对策略。

6. 面试官：设计一套完善的数据采集和清洗质量评估指标体系，确保数据质量和采集效率。

7. 面试官：讨论大数据环境下的数据采集和清洗技术与传统数据库环境的区别与变化。

8. 面试官：针对异构数据源的数据采集和清洗，如何设计通用的数据整合策略？

9. 面试官：描述一种利用自然语言处理技术进行数据清洗和结构化的方法，并评估其适用性和效果。

10. 面试官：深入剖析数据采集和清洗在实际业务中的应用，探讨其对业务决策和价值挖掘的影响和作用。