在进行数据分析时，以下问题都可以帮助理解数据质量和可靠性：

A: 这个数据集的源头是什么？
B: 这个数据集的采样方法是什么？
C: 这个数据集中有多少个重复值？
D: 这个数据集的缺失值是如何处理的？

**专业分析：**

1. **数据集的源头（A）**：
- 知道数据集的来源可以帮助评估数据的可信度和权威性。如果数据来自一个可靠的机构或平台，那么数据的质量通常较高。

2. **数据集的采样方法（B）**：
- 了解数据的采样方法可以帮助判断数据的代表性。如果采样方法科学合理，数据就能更好地反映总体情况，减少偏差。

3. **数据集中有多少个重复值（C）**：
- 检查数据中的重复值可以帮助评估数据的完整性和准确性。重复值可能是数据录入错误的标志，影响分析结果的准确性。

4. **数据集的缺失值处理方法（D）**：
- 缺失值的处理方式会直接影响数据分析的结果和结论。了解缺失值是如何处理的，可以帮助判断数据的完整性和分析结果的可靠性。

综上所述，所有这些问题都对理解数据质量和可靠性非常重要，因此正确答案是A、B、C和D。