1. 面试官：介绍一种高效的数据清洗技术，并说明其优势。

2. 面试官：详细解释数据清洗过程中可能遇到的异常值处理方法。

3. 面试官：设计一种创新的数据清洗流程，能够有效处理文本数据中的拼写错误。

4. 面试官：如何处理数据中的缺失值，介绍至少两种常用的缺失值处理方法。

5. 面试官：解释重复值在数据清洗中的影响，并提出一种有效的重复值处理策略。

6. 面试官：讨论数据清洗对机器学习模型的影响，以及如何优化数据清洗过程以提高模型性能。

7. 面试官：详细介绍数据预处理中的特征缩放方法，具体说明各种方法的适用场景和优缺点。

8. 面试官：设计一种创新的数据预处理技术，可以有效处理时间序列数据中的异常值和季节性变动。

9. 面试官：探讨数据预处理中特征选择的重要性，并提出一种高效的特征选择方法。

10. 面试官：说明数据预处理过程中数据标准化的作用，以及标准化方法在不同情境下的应用。