1. 面试官：通过模糊匹配和模式识别，如何识别和提取结构化数据？

2. 面试官：在进行数据清洗时，如何处理缺失值和异常值？请分享具体的处理方法和技术。

3. 面试官：如何利用统计学方法和机器学习算法对数据进行预处理和分析？

4. 面试官：探讨数据去重的多种策略和技术，以及它们的应用场景。

5. 面试官：如何从非结构化和半结构化数据中提取有效信息，并转化为结构化数据？

6. 面试官：介绍数据变换和规范化的方法，以及它们在数据预处理中的作用和应用。

7. 面试官：讨论属性选择和特征提取的关键策略，以及在特定领域的应用实践。

8. 面试官：如何使用自然语言处理技术对文本数据进行清洗和预处理？

9. 面试官：探讨时间序列数据的特征提取方法和预处理技术，在金融和气象领域的应用实践。

10. 面试官：通过数据集成和数据转换，如何解决数据源异构性问题，实现不同数据源的有效整合和利用？