1. 面试官：如何利用描述性统计分析来评估数据质量？

2. 面试官：介绍一种基于机器学习的数据异常检测方法。

3. 面试官：如何评估数据集的完整性和一致性？

4. 面试官：讨论数据采集过程中可能面临的挑战，并提出应对挑战的解决方案。

5. 面试官：如何根据数据质量评估结果制定数据清洗方案？

6. 面试官：解释数据异常值的类型及其对数据质量的影响。

7. 面试官：介绍一种针对大规模数据集的数据质量评估方法。

8. 面试官：讨论数据重复值的检测与处理策略。

9. 面试官：如何对缺失值进行合理处理以提高数据质量？

10. 面试官：探讨数据质量评估与改进在数据科学项目中的重要性和作用。