在数据收集过程中，常见的问题包括以下几个方面：

1. 数据质量问题：数据质量是数据收集过程中最为关键的问题之一。可能存在数据不完整、数据错误、数据重复等问题。这些问题可能导致分析结果不准确，从而影响决策的正确性和有效性。

2. 隐私和安全问题：随着数据收集的增加，个人隐私和数据安全问题变得越来越重要。数据收集涉及到对个人敏感信息的获取和处理，因此必须采取适当的措施来保护数据的隐私和安全，以防止数据泄露和滥用。

3. 样本偏差：样本偏差是指所收集的样本无法代表整体总体的情况。这种问题可能会导致对总体进行不准确的推断和预测。避免样本偏差需要采取合适的抽样方法，并确保样本具有代表性。

4. 问卷设计问题：在进行调查问卷时，问卷设计是一个重要的环节。不恰当的问题设置、问题顺序和选项选择可能导致回答者的困惑，从而影响数据的准确性和可靠性。良好的问卷设计应该清晰明了、避免主观性和引导性，以获得更准确的数据。

5. 数据收集方式问题：不同的数据收集方式适用于不同的情况。例如，使用在线调查可能无法覆盖所有人群，而面对面访谈可能会受到回答者的回应偏差。选择合适的数据收集方式对于确保数据的准确性和可靠性非常重要。

6. 数据归一化和整合问题：当从多个来源收集数据时，数据的格式、单位和精度可能存在差异。为了能够进行有效的分析，需要对数据进行归一化和整合，以确保数据的一致性和可比性。

7. 法律和伦理问题：在数据收集过程中，必须遵守适用的法律和伦理标准。这包括获取适当的许可和同意，以及确保数据的使用符合隐私保护和伦理原则。

8. 数据存储和管理问题：大量数据的存储和管理也是一个挑战。数据需要进行适当的备份、存储和管理，以确保数据的完整性和安全性，并且可以方便地进行后续的访问和使用。

总结起来，数据收集中的常见问题包括数据质量、隐私和安全、样本偏差、问卷设计、数据收集方式、数据归一化和整合、法律和伦理问题，以及数据存储和管理。解决这些问题需要采取适当的措施和方法，以确保所收集到的数据准确、可靠且符合法律和伦理要求。