在數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目分析中，所有選項(xiàng) A、B、C 和 D 都是必要的步驟。以下是對(duì)每個(gè)步驟的專業(yè)分析：

| 步驟 | 描述 |
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| **A: 清理數(shù)據(jù)** | 數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)挖掘的首要步驟?，F(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)往往是不完整的，有噪聲的或不一致的。數(shù)據(jù)清理可以幫助去除噪聲數(shù)據(jù)，處理缺失值和糾正數(shù)據(jù)中的不一致性。 |
| **B: 對(duì)數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)** | 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析有助于理解數(shù)據(jù)的基本特征。它包括對(duì)數(shù)據(jù)集的均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算，以及數(shù)據(jù)分布的可視化（例如，通過直方圖、箱線圖）。 |
| **C: 選擇合適的模型并建模** | 在理解數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，選擇合適的模型是至關(guān)重要的。這一步涉及選擇適合數(shù)據(jù)特征的算法，并使用這些算法來構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。模型選擇可能基于問題性質(zhì)（回歸、分類等）和數(shù)據(jù)特性。 |
| **D: 驗(yàn)證模型的可靠性** | 建模完成后，需要驗(yàn)證模型的可靠性和有效性。這通常通過劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集來實(shí)現(xiàn)，或使用交叉驗(yàn)證技術(shù)。評(píng)價(jià)指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等有助于衡量模型性能，確保其在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性。 |

因此，正確的答案是選擇 **A、B、C 和 D**。這些步驟共同組成了一個(gè)完整的數(shù)據(jù)挖掘流程。