在数据分析模型完成后，如果发现效果不良，可以从以下几个步骤入手进行改进：

A: 数据清洗是否到位
数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步。如果数据中存在错误、缺失值或异常值，可能会导致模型效果不佳。因此，检查数据清洗的质量是非常重要的。确保所有数据在进入模型之前都是准确和一致的。

B: 数据理解是否有偏差
对数据的理解直接影响模型的构建和结果的解释。如果对数据的特性、分布、相关性等方面理解有偏差，可能会导致模型选择和参数调整不当。因此，重新审视数据的理解，确保对数据特征的全面和准确把握，是改进模型效果的关键步骤。

C: 模型选择是否合适
不同的模型适用于不同类型的数据和问题。如果模型选择不当，可能无法捕捉数据中的重要模式或特征。因此，评估当前模型是否适合于数据的性质和分析目标，可能需要尝试不同的模型或算法。

D: 参数调整是否合理
即使模型选择正确，不合理的参数设置也会导致模型效果不佳。参数调整（或超参数优化）是提高模型性能的重要步骤。可以通过交叉验证、网格搜索、随机搜索等方法来寻找最佳的参数设置。

综上所述，正确答案是A、B、C、D。所有这些步骤都可能影响模型的效果，因此需要综合考虑和调整。