1. 面试官：以生活中的例子解释数据标准化与规范化的概念。

2. 面试官：描述数据标准化与规范化对数据分析的重要性。

3. 面试官：比较数据标准化与数据规范化的区别与联系。

4. 面试官：探讨数据标准化在机器学习模型训练中的作用和影响。

5. 面试官：探索数据标准化对不同类型数据（文本、图像、时间序列）的适用性和挑战。

6. 面试官：解释数据特征缩放和归一化在数据标准化中的应用，并提出扩展性思考。

7. 面试官：提出一种创新的数据标准化方法，并说明其优势和适用场景。

8. 面试官：讨论数据标准化在大数据环境下的挑战和解决方案。

9. 面试官：从数据伦理角度论述数据标准化对隐私保护的作用和影响。

10. 面试官：探讨数据标准化与可解释性的关系，以及在数据科学中的实际应用场景。