1. 面试官：讨论数据清洗中的异常值识别方法及其应用场景。

2. 面试官：如何利用聚类分析对数据进行异常值检测和清洗？

3. 面试官：探讨在数据清洗过程中如何处理缺失值，并提出创新的缺失值处理方法。

4. 面试官：设计一种可以自动识别重复数据并进行清洗的算法或工具。

5. 面试官：在数据清洗中，如何处理文本数据中的噪声和无效信息？

6. 面试官：提出一种有效的方法，对数据进行离群值检测和清洗，并解释其工作原理。

7. 面试官：探讨数据清洗中的数据转换技术，如何将非结构化数据转化为结构化数据？

8. 面试官：讨论数据清洗中的特征选择方法，以及如何避免特征选择过程中的偏差和过拟合。

9. 面试官：设计一种可以自动识别数据中的异常模式并清洗的算法或工具。

10. 面试官：如何利用机器学习模型对数据进行异常值检测和清洗，并防止过拟合问题？