数据科学中的十大陷阱主要包括：
数据可视化陷阱：
通过调整坐标轴刻度改变数据的视觉效果，误导观众对数据的理解。
相关性与因果混淆：
错误地将两个变量之间的相关性解释为因果关系，忽略了潜在的混淆因素。
选择性偏差：
使用非代表性的样本进行数据分析，导致结论有偏差。
混淆因果关系：
基于变量之间的相关性错误地推断因果关系。
过度拟合：
创建过于复杂的模型，在训练数据上表现良好，但无法泛化到新数据。
忽略丢失的数据：
未处理数据集中的缺失值，可能导致分析结果有偏差。
小样本量问题：
使用样本量过小的数据进行分析，结果可能不具备代表性。
数据采集偏差：
数据收集过程中存在偏见，倾向于选择支持特定观点的数据。
数据来源不准确：
不了解或不确保数据来源的准确性，可能导致错误的分析结论。
数据泄露或篡改风险：
数据在传输和存储过程中可能被非法获取或篡改，影响数据的真实性和完整性。
避免这些陷阱需要仔细审查数据质量、理解数据来源、采用适当的统计方法和模型，并保持批判性思维。