1. 面试官：如果你将数据建模比喻成一幅画作，你认为它会是什么样的画？请描述并解释你的比喻。

2. 面试官：在数据建模过程中，你如何选择合适的模型来进行预测？请从模型的性能、数据特征和业务需求等方面进行解释。

3. 面试官：如何评估和解释数据建模中的模型误差？你会如何处理模型误差，并改进模型预测的准确性？

4. 面试官：假设你正在针对一个复杂的数据集进行建模，但数据特征非常多，你会如何处理维度灾难（维度爆炸）问题？请提出你的解决方案。

5. 面试官：数据建模中，你会如何处理样本不平衡的情况？请提出你的处理方法，并解释其原理。

6. 面试官：在模型评估中，有哪些常见的评估指标，以及它们的优缺点是什么？请从准确率、召回率、精确率、F1 值等指标进行解释。

7. 面试官：数据建模中，你认为特征工程有多重要？你会如何进行特征选择和特征处理？

8. 面试官：如果要对智能交通系统进行数据建模与预测，你会从哪些方面考虑，以及你会采用什么样的模型来进行预测？

9. 面试官：数据建模中，如何应对缺失数据和异常数据？请提出你的处理方法，并解释其优劣势。

10. 面试官：如果你需要提高模型的泛化能力，你会采取哪些策略来达到这个目标？请详细解释你的策略并给出理论支持。