1. 面试官：介绍一种新颖的数据清洗和预处理方法。

2. 面试官：讨论数据清洗和预处理对数据挖掘模型的影响。

3. 面试官：如何处理缺失数据，给出多种处理方法并比较它们的优缺点。

4. 面试官：探讨异常值在数据清洗和预处理中的重要性及处理方法。

5. 面试官：介绍数据清洗和预处理中的特征标准化方法。

6. 面试官：讨论特征选择在数据清洗和预处理中的作用和方法。

7. 面试官：设计一种能够有效处理大规模数据的数据清洗和预处理流程。

8. 面试官：如何处理不同类型数据（数值型、文本型、时间型等）在数据清洗和预处理中的方案。

9. 面试官：探索数据清洗和预处理中的数据融合技术，并结合实际案例进行讨论。

10. 面试官：讨论数据清洗和预处理中的数据采样方法及适用场景。