1. 面试官：通过几种数据变换方法的比较，分析它们在不同数据分布下的适用性。

2. 面试官：设计一种新型的数据规范化算法，确保能够处理多种类型的数据，并在不同领域中都具有较好的性能。

3. 面试官：探讨数据规范化对于机器学习模型的影响，以及如何选择合适的规范化方法以提高模型性能。

4. 面试官：分析在大规模数据集上进行数据变换和规范化时可能遇到的计算性能和内存消耗等问题，并提出优化方案。

5. 面试官：讨论数据变换和规范化在数据挖掘过程中的作用，以及如何避免数据失真和信息丢失。

6. 面试官：考虑数据变换和规范化的动态性，设计一种能够自适应数据变化的算法，并分析其应用场景和优势。

7. 面试官：比较常见的数据变换和规范化方法在非结构化数据和文本数据挖掘中的应用，探讨其特殊挑战和解决方案。

8. 面试官：探究如何将数据变换和规范化技术与深度学习结合，以解决大规模高维数据的特征提取和表示学习问题。

9. 面试官：讨论数据规范化在异常检测和离群点识别中的应用，以及规范化方法对于异常样本的影响和改进。

10. 面试官：以一个真实的业务场景为例，详细设计数据变换和规范化的流程，并评估其对业务决策的影响和效果。