1. 面试官：使用递归方法编写一个Python函数，清洗包含嵌套字典和列表的复杂JSON数据。

2. 面试官：设计一个数据清洗流程，使用Pandas库将缺失值替换为指定的默认值，同时保持数据类型不变。

3. 面试官：使用正则表达式和Python编程语言，从HTML网页源代码中提取特定标签内的数据，并进行清洗和处理。

4. 面试官：编写一个高效的算法，将文本数据中的特殊字符和噪音内容清洗掉，只保留有效的文本信息。

5. 面试官：创建一个数据清洗工具，利用文本相似度算法自动识别和合并重复的数据项。

6. 面试官：以图像处理技术为基础，设计一个数据清洗方法，用于识别和删除图像文件中的噪点和无效像素。

7. 面试官：构建一个数据清洗模型，通过机器学习算法自动识别异常值和离群点，并对其进行清洗和处理。

8. 面试官：设计一个数据清洗流程，将时间序列数据中的异常值和错误时间点进行识别和修复，保证数据的连续性和准确性。

9. 面试官：使用文本挖掘和自然语言处理技术，清洗大规模文本数据，并将其转换为结构化的信息存储格式。

10. 面试官：为了清洗图片数据集，编写一个算法，自动检测并删除图片中的水印和嵌入式文本。