1. 面试官：请说明数据质量管理的重要性，并提出至少3种数据质量评估方法。

2. 面试官：讨论数据质量异常的检测方法，以及如何处理检测到的异常数据。

3. 面试官：如何评估数据集的完整性和一致性？请提供至少2种评估方法。

4. 面试官：谈谈数据质量统计分析的常见方法和工具，以及它们的应用场景。

5. 面试官：深入讨论数据去重和数据标准化的技术细节，以及在实际应用中的注意事项。

6. 面试官：举例说明数据质量改进的实际案例，包括改进前后的数据对比和结果展示。

7. 面试官：探讨数据质量管理中的自动化方法，包括自动化检测、纠正和报告异常数据的技术手段。

8. 面试官：描述一种可用于数据质量度量的指标体系，包括其设计原则和常见的度量指标。

9. 面试官：请解释数据质量管理中的一致性约束和可信度约束，并探讨它们在不同数据场景下的应用。

10. 面试官：探讨数据质量管理与隐私保护之间的关系，提出应对隐私保护挑战的数据质量管理策略。