1. 面试官：以数据整合与转换的视角，设计一种创新的数据采集方法。

2. 面试官：针对大规模的数据集，如何进行高效、快速的数据清洗和去重操作？

3. 面试官：在数据整合过程中，如何处理来自不同数据源的格式不一致的问题？

4. 面试官：介绍一种可以将结构化数据转换为非结构化数据的方法，以及应用场景。

5. 面试官：有哪些复杂的数据转换操作需要考虑？如何优化这些操作？

6. 面试官：描述一种基于机器学习模型的数据集成方法，分析其优势和局限性。

7. 面试官：如何在数据整合与转换过程中保证数据质量？提供具体的质量评估方法。

8. 面试官：为什么数据整合与转换在数据分析中是如此重要？举例说明。

9. 面试官：探讨大数据环境下的数据整合与转换的挑战，以及相应的解决方案。

10. 面试官：设计一个数据整合与转换的项目执行计划，包括任务分解、时间预估和关键里程碑。