1. 面试官：使用三种不同的数据建模方法来建模一个在线电商网站的订单结构。

2. 面试官：设计一个高效的数据处理流程，将大量无序数据转换为有序的结构化数据。

3. 面试官：解释数据冗余以及如何在数据处理过程中有效地处理和减少数据冗余。

4. 面试官：使用正则表达式对文本数据进行有效的模式匹配和提取。

5. 面试官：结合多维数据模型和数据立方体，讨论如何实现多维分析和切片。

6. 面试官：使用ETL工具（如Apache NiFi或Talend）设计一个复杂的数据提取、转换和加载（ETL）流程。

7. 面试官：探讨在数据仓库中如何实现维度建模和事实表的设计，以支持复杂的数据分析需求。

8. 面试官：考虑数据安全和隐私保护，设计一个数据处理系统，确保敏感数据的安全性和合规性。

9. 面试官：使用各种聚合函数和窗口函数，处理时序数据以及实现基于时间的数据分析。

10. 面试官：讨论数据处理过程中的异常处理和错误恢复策略，保证数据的完整性和准确性。