1. 面试官：探讨在实际数据采集过程中，如何评估数据的完整性和准确性？

2. 面试官：描述一种针对大规模数据集的质量控制方法，并提出相应的挑战和解决方案。

3. 面试官：如何利用统计学方法和工具对数据质量进行分析和评估？

4. 面试官：讨论数据重复性检测的方法和技术，以及如何有效处理重复数据。

5. 面试官：描述一种依赖机器学习算法的数据质量评估模型，并说明其优势和局限性。

6. 面试官：谈论在数据提取和转换过程中可能出现的数据失真现象，并提出相应的纠正措施。

7. 面试官：探讨数据采集环节中可能存在的潜在数据偏倚问题，以及如何识别和纠正这些偏倚。

8. 面试官：如何利用数据可视化技术来评估数据质量，以及如何解决在可视化分析中可能出现的误导性数据问题。

9. 面试官：讨论在数据提取过程中可能出现的数据不一致性和冲突问题，提出解决方案并说明其实施难度和效果。

10. 面试官：描述一种利用自然语言处理技术的数据质量评估方法，并说明其在文本数据处理中的应用场景和局限性。