1. 面试官：异常值处理是数据预处理过程中的关键步骤，请解释异常值处理的重要性以及常见的异常值处理方法。

2. 面试官：假设你的数据集中存在大量的异常值，你将如何选择合适的异常值处理方法？请分析并举例说明。

3. 面试官：异常值检测算法有哪些常见的类型？请比较它们的优缺点并提出改进方案。

4. 面试官：提出一种基于聚类的异常值检测方法，并详细描述其原理和适用场景。

5. 面试官：异常值处理对于监督学习和无监督学习有何不同？请举例说明异常值处理在两种学习方式下的应用。

6. 面试官：异常值处理与特征工程有怎样的关联？请说明异常值处理在特征工程过程中的作用和影响。

7. 面试官：在时间序列数据中，异常值的检测与处理有何特殊考量？提出一种针对时间序列数据的异常值处理策略。

8. 面试官：异常值处理在高维数据中的挑战是什么？请分析并提出解决方案。

9. 面试官：异常值处理在非数值型数据（如文本数据）中也是一个重要问题，请阐述异常值处理在非数值型数据中的方法和考量。

10. 面试官：异常值处理对于深度学习模型有何影响？请探讨异常值处理在深度学习模型训练中的重要性和策略。