1. 面试官：以图案识别算法为例，谈谈数据清洗在图像处理中的重要性。

2. 面试官：如何利用聚类算法进行数据清洗和去重？请结合实际案例说明。

3. 面试官：讨论在处理大规模文本数据时，如何利用分布式计算框架进行高效的数据清洗与去重。

4. 面试官：探讨时间序列数据中的异常值检测和数据清洗方法。

5. 面试官：针对缺失值较多的数据集，设计一套完整的数据清洗和去重方案。

6. 面试官：详细介绍基于深度学习的数据清洗技术，并分析其优势和局限性。

7. 面试官：探讨在非结构化数据中的数据清洗策略，如文本、音频和视频数据的应用。

8. 面试官：以网络数据为例，探讨数据清洗在网络安全领域中的重要性和挑战。

9. 面试官：结合实际案例，讨论在金融领域中数据清洗和去重的关键技术和应用。

10. 面试官：以传感器数据为例，设计一种高效的数据清洗和去重方案，并说明其实际应用场景。