1. 面试官：介绍一种基于深度学习的数据清洗方法。

2. 面试官：如何处理包含大量缺失值的数据集？给出详细步骤和算法。

3. 面试官：讨论数据去重的常见算法，并比较它们的优缺点。

4. 面试官：提出一种创新的数据异常值检测算法，并分析其适用场景和局限性。

5. 面试官：如何处理非平衡数据集？提供多种解决方案并比较各自的效果。

6. 面试官：探讨数据分布不均匀对模型效果的影响，并给出解决方案。

7. 面试官：介绍一种基于图像处理技术的数据预处理方法。

8. 面试官：如何处理时间序列数据中的异常值？提供多种方法并比较优劣。

9. 面试官：讨论文本数据清洗中的挑战，提出有效的解决方案。

10. 面试官：探讨数据维度灾难问题，并提出有效的降维方法。