1. 面试官：如何利用循环神经网络（RNN）进行时间序列预测？

2. 面试官：介绍一种基于机器学习的时间序列异常检测方法。

3. 面试官：讨论时间序列数据的周期性和趋势性分析方法。

4. 面试官：如何处理具有多季节性的时间序列数据？

5. 面试官：探讨时间序列数据中的峰值检测算法及其应用。

6. 面试官：解释时间序列数据中的平稳性概念及其在建模中的重要性。

7. 面试官：设计一种能够处理长期依赖问题的时间序列预测模型。

8. 面试官：讨论在时间序列分析中使用卷积神经网络（CNN）的优势和应用。

9. 面试官：探索基于深度学习的时间序列数据生成模型。

10. 面试官：讨论时间序列数据中的异常值检测方法及其在金融风控中的应用。