1. 面试官：请写出五种常见的缺失值填充方法，并比较它们之间的优劣。

2. 面试官：如果数据集中存在大量缺失值，你会如何决定是否删除或保留这些数据？

3. 面试官：使用Python或R编程语言，演示如何通过插值方法填充数值型数据中的缺失值。

4. 面试官：什么是条件均值填充法（Conditional Mean Imputation Method）？它在什么情况下适用？

5. 面试官：详细介绍基于回归模型的缺失值填充方法。

6. 面试官：缺失值处理是否会对数据的分布和统计检验造成影响？如何进行处理？

7. 面试官：在时间序列数据中，缺失值处理涉及到哪些特殊考虑？

8. 面试官：收集到的数据中存在异常缺失现象，如何判断其是否由业务需求或数据质量原因造成？

9. 面试官：请描述一种不常见但有效的缺失值填充方法，并说明其适用场景。

10. 面试官：为什么在机器学习模型中需要对缺失值进行处理？你有何建议？