1. 面试官：详细解释数据清洗的概念和重要性。

2. 面试官：列举常见的数据质量问题，并说明如何在数据清洗中解决这些问题。

3. 面试官：设计一个数据清洗流程，包括数据采集、数据处理、异常值处理和缺失值处理。

4. 面试官：讨论数据异常值检测的方法，以及如何在数据清洗中应对异常值。

5. 面试官：探讨数据重复值的检测和处理方法，并提出高效的数据清洗策略。

6. 面试官：分析数据缺失值产生的原因，并提出针对性的缺失值处理方案。

7. 面试官：为什么数据清洗是数据挖掘过程中非常重要的一步？请举例说明。

8. 面试官：讨论数据清洗对机器学习算法性能的影响，并提出优化数据清洗过程的建议。

9. 面试官：探讨文本数据的清洗方法，包括去除停用词、词干提取等技术。

10. 面试官：如何利用可视化技术来辅助数据清洗过程？举例说明其在实际应用中的价值。