1. 面试官：介绍一种基于自然语言处理（NLP）的数据清洗技术，并说明其应用场景。

2. 面试官：列举三种常见的数据清洗错误类型，并提出针对性的解决方法。

3. 面试官：探讨数据清洗在大数据环境下的挑战及解决方案。

4. 面试官：提出一种创新的数据清洗技术，可以有效处理非结构化数据。

5. 面试官：描述一种高效的数据去重方法，适用于海量数据集。

6. 面试官：设计一种数据异常检测算法，能够自动识别数据中的异常值。

7. 面试官：解释数据清洗与特征工程之间的关系，以及二者在数据预处理过程中的协作方式。

8. 面试官：提出一种智能化的数据清洗流程，结合机器学习算法进行自动化清洗。

9. 面试官：讨论数据清洗过程中隐私保护的重要性，并提出相应的隐私保护技术。

10. 面试官：探索数据清洗与数据质量评估之间的关系，并阐述数据清洗对数据质量的影响。