1. 面试官：如何在大规模数据中进行特征选择？

2. 面试官：探讨数据去重的方法和技巧。

3. 面试官：如何解决数据倾斜和不平衡的问题？

4. 面试官：分析异常检测算法的适用性以及在特定场景中的应用。

5. 面试官：介绍一种有效的数据采样方法，以应对数据量不足的情况。

6. 面试官：讨论数据缺失值处理的常见策略和技术。

7. 面试官：使用高维数据进行模型训练时，如何应对维度灾难问题？

8. 面试官：如何评估模型的稳定性和鲁棒性？

9. 面试官：探讨模型漂移检测及处理的方法。

10. 面试官：介绍一种能够有效监控模型性能和数据质量的评估方法。