1. 面试官：请详细说明在大数据环境下，如何处理数据清洗中的缺失值和异常值？

2. 面试官：介绍一种创新的数据清洗方法，能够有效处理大规模数据的重复值和噪声数据。

3. 面试官：结合实际案例，讨论数据清洗过程中遇到的数据一致性问题及解决方案。

4. 面试官：探讨数据清洗与数据转换的关系，以及在数据转换过程中遇到的挑战和解决方法。

5. 面试官：请描述一种高效的数据清洗策略，能够应对复杂的数据结构和多源数据的清洗需求。

6. 面试官：解释数据清洗对数据质量监控的重要性，并提出创新的数据清洗质量评估指标。

7. 面试官：讨论在数据清洗过程中，如何处理时间序列数据和地理空间数据的质量问题。

8. 面试官：探讨在数据清洗与转换过程中，数据隐私和保护的挑战，以及符合法规的解决方案。

9. 面试官：结合实际业务需求，设计一个复杂的数据清洗与转换流程，包括数据预处理、数据清洗、数据转换和数据质量评估。

10. 面试官：提出一种新的数据清洗自动化方案，能够利用机器学习和自然语言处理技术，实现自动识别和处理数据清洗中的异常情况。