1. 面试官：介绍一种创新的数据采集方法，并说明其优缺点。

2. 面试官：如何设计一个高效的数据清洗流程，避免数据质量问题？

3. 面试官：细说用户反馈数据的挖掘与整合策略。

4. 面试官：探讨对社交媒体数据的抓取和清洗技术。

5. 面试官：描述一种基于机器学习的非结构化数据采集方案。

6. 面试官：解释在大数据环境中如何进行数据采集和实时处理。

7. 面试官：讨论如何处理来自移动应用的实时用户行为数据。

8. 面试官：思考如何应对具有高噪声和不确定性的数据采集任务。

9. 面试官：如何设计一个数据采集和清洗平台，以支持多源数据的集成和标准化？

10. 面试官：分析用户反馈数据中的情感分析与情感标签化方法。