1. 面试官：设计一种创新的数据清洗方法，可以快速而准确地识别和清除异常数据。

2. 面试官：探讨数据处理中常见的数据缺失问题，提出解决方案以及如何在处理过程中避免信息丢失。

3. 面试官：介绍数据异常检测的常用技术和算法，并比较它们在不同情境下的适用性。

4. 面试官：分析数据脏化对数据处理和分析的影响，提出有效的脏数据处理策略。

5. 面试官：讨论如何设计一个自动化数据清洗流程，确保数据的准确性和一致性。

6. 面试官：探讨数据降维在数据处理中的应用，以及降维方法的优缺点及适用场景。

7. 面试官：提出一种基于机器学习的数据清洗模型，讨论其在大型数据集上的效率和准确性。

8. 面试官：解释数据分析中的离群值检测技术，并说明在处理数据异常时的注意事项。

9. 面试官：探讨数据处理过程中可能遇到的数据泄露问题，提出保护数据隐私的方法和建议。

10. 面试官：设计一个数据冗余检测算法，能够高效地识别和处理数据中的重复信息。