1. 面试官：介绍一种高效的数据清洗方法，包括步骤和实现技巧。

2. 面试官：解释什么是数据去重，列举几种数据去重的方法，并比较它们的优缺点。

3. 面试官：如何处理数据中的异常值和异常数据？请列举常见的异常数据情况，并提出解决方案。

4. 面试官：阐述在大数据处理中如何进行数据清洗和去重的并行化处理，以提高效率。

5. 面试官：谈谈数据清洗过程中常见的数据质量问题，以及如何有效地解决这些问题。

6. 面试官：如果有两个数据源的数据需要合并，你会采用怎样的数据清洗策略？

7. 面试官：在处理非结构化数据时，如何进行数据清洗和去重？

8. 面试官：什么是数据异常检测，介绍一种数据异常检测算法并进行实现。

9. 面试官：描述一种基于机器学习的数据清洗和去重方法，并说明其优势和局限性。

10. 面试官：以实际案例为例，介绍一次复杂数据清洗与去重项目的整体流程和关键技术点。