在數(shù)據(jù)分析模型完成后，如果發(fā)現(xiàn)效果不良，可以從以下幾個(gè)步驟入手進(jìn)行改進(jìn)：

A: 數(shù)據(jù)清洗是否到位
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中至關(guān)重要的一步。如果數(shù)據(jù)中存在錯(cuò)誤、缺失值或異常值，可能會(huì)導(dǎo)致模型效果不佳。因此，檢查數(shù)據(jù)清洗的質(zhì)量是非常重要的。確保所有數(shù)據(jù)在進(jìn)入模型之前都是準(zhǔn)確和一致的。

B: 數(shù)據(jù)理解是否有偏差
對(duì)數(shù)據(jù)的理解直接影響模型的構(gòu)建和結(jié)果的解釋。如果對(duì)數(shù)據(jù)的特性、分布、相關(guān)性等方面理解有偏差，可能會(huì)導(dǎo)致模型選擇和參數(shù)調(diào)整不當(dāng)。因此，重新審視數(shù)據(jù)的理解，確保對(duì)數(shù)據(jù)特征的全面和準(zhǔn)確把握，是改進(jìn)模型效果的關(guān)鍵步驟。

C: 模型選擇是否合適
不同的模型適用于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題。如果模型選擇不當(dāng)，可能無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)中的重要模式或特征。因此，評(píng)估當(dāng)前模型是否適合于數(shù)據(jù)的性質(zhì)和分析目標(biāo)，可能需要嘗試不同的模型或算法。

D: 參數(shù)調(diào)整是否合理
即使模型選擇正確，不合理的參數(shù)設(shè)置也會(huì)導(dǎo)致模型效果不佳。參數(shù)調(diào)整（或超參數(shù)優(yōu)化）是提高模型性能的重要步驟?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法來(lái)尋找最佳的參數(shù)設(shè)置。

綜上所述，正確答案是A、B、C、D。所有這些步驟都可能影響模型的效果，因此需要綜合考慮和調(diào)整。