1.大規模數據收集:當數據來源廣泛且樣本量巨大時，數據收集可能會變得復雜。比如調查全國人口的壹個具體問題，需要收集不同地區、不同群體的大量數據。
2.非結構化數據:非結構化數據是指沒有固定格式或組織形式的數據，如文本、圖像、音頻等。這些數據需要處理和整理，以便進行統計分析。
3.缺失數據:在數據收集過程中，壹些數據可能缺失或不完整。需要適當的方法來處理缺失數據，例如插值或刪除。
4.數據質量問題:數據質量問題可能包括錯誤、異常值、重復數據等。這些問題需要進行數據清洗和驗證，以保證數據的準確性和可靠性。
5.隱私和保密:某些類型的數據可能涉及個人隱私或商業秘密。在收集和整理這些數據時，必須遵守相關法律法規，確保數據的安全和保密。
6.時間和成本限制:數據收集和整理可能需要大量的時間和資源。在設計數據收集和整理的過程中，需要考慮時間和成本約束，並采取相應的策略和方法。
7.多源數據集成:當數據來自不同來源或系統時，需要進行數據集成和匹配。這可能涉及數據格式轉換、數據清理和數據鏈接。
8.數據的可靠性和代表性:在數據收集的過程中，需要保證數據的可靠性和代表性。這可能需要適當的抽樣方法和調查設計，以獲得有代表性的樣本數據。