1. 面试官：针对缺失值较多的数据集，如何选择合适的填充方法进行数据预处理？

2. 面试官：介绍一种可以有效处理离群值的数据预处理方法，并说明其原理。

3. 面试官：在数据预处理过程中，如何利用特征缩放方法改善机器学习算法的性能？

4. 面试官：探讨一种针对时间序列数据的特殊预处理方法，以及其在实际应用中的意义。

5. 面试官：如何利用特征选择方法在数据预处理阶段降低模型的复杂度和提高泛化能力？

6. 面试官：分析一种非线性数据变换方法，阐述其在数据预处理中的作用与应用场景。

7. 面试官：探讨一种适用于大规模数据集的高效数据预处理工具或技术，并评估其优缺点。

8. 面试官：在数据预处理过程中，如何处理不均衡分类问题，提高模型对少数类样本的识别能力？

9. 面试官：介绍一种能够处理文本数据的特殊预处理方法，以及其在自然语言处理中的实际应用。

10. 面试官：分析一种将分类特征转换为数值特征的技术，说明其在数据预处理中的意义和影响。