1. 面试官：以一个实际案例为例，描述数据挖掘流程中的数据准备阶段，并说明其重要性。

2. 面试官：数据探索阶段中，你会采取哪些方法来发现数据的潜在规律和关联性？

3. 面试官：在特征选择阶段，如何使用特征工程技术来优化数据挖掘模型的性能？

4. 面试官：如何在建模阶段选择合适的数据挖掘算法，以确保模型的准确性和可解释性？

5. 面试官：谈谈在数据挖掘模型评价与优化阶段中，你对于交叉验证和超参数调优的理解与实践经验。

6. 面试官：数据挖掘中的集成学习方法有哪些，分别适用于什么样的场景和问题？

7. 面试官：你如何处理大规模数据集下的数据挖掘任务，以提高模型训练效率和性能？

8. 面试官：在实际应用中，数据挖掘模型可能面临哪些挑战和局限性，你有什么解决方案和应对策略？

9. 面试官：谈谈你对于数据挖掘中的时间序列分析和预测方法的理解，以及在实际项目中的应用经验。

10. 面试官：数据挖掘领域中的新兴技术和趋势有哪些，你如何看待这些技术对现有数据挖掘方法的影响和发展方向？