1. 面试官：如果你要设计一个数据处理算法，你会考虑哪些性能指标？为什么这些性能指标重要？

2. 面试官：介绍一下数据清洗的流程和方法，如何保证数据清洗的质量？

3. 面试官：假设你面对的数据十分庞大，如何选择合适的数据存储格式和数据库？请解释你的选择。

4. 面试官：什么是数据去重和数据合并？你会如何处理重复数据和合并多个数据源？

5. 面试官：谈谈你对数据降维的理解，以及在实际项目中如何应用数据降维技术？

6. 面试官：数据离散化和连续化的概念是什么？你会如何选择适当的方式来处理数据的离散化和连续化？

7. 面试官：在数据处理中，什么是异常值？你将如何检测和处理异常值？

8. 面试官：介绍一下数据归一化和标准化的概念，以及在实际应用中的区别和作用。

9. 面试官：如何对非结构化数据进行处理和转换？请列举出你所了解的非结构化数据处理方法。

10. 面试官：解释一下数据采样的方法和原理，并讨论在不同场景下选择合适的数据采样方法的考虑因素。