在数据挖掘项目分析中，所有选项 A、B、C 和 D 都是必要的步骤。以下是对每个步骤的专业分析：

| 步骤 | 描述 |
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| **A: 清理数据** | 数据清理是数据挖掘的首要步骤。现实世界的数据往往是不完整的，有噪声的或不一致的。数据清理可以帮助去除噪声数据，处理缺失值和纠正数据中的不一致性。 |
| **B: 对数据描述统计** | 对数据进行描述统计分析有助于理解数据的基本特征。它包括对数据集的均值、中位数、标准差等统计量的计算，以及数据分布的可视化（例如，通过直方图、箱线图）。 |
| **C: 选择合适的模型并建模** | 在理解数据的基础上，选择合适的模型是至关重要的。这一步涉及选择适合数据特征的算法，并使用这些算法来构建预测模型。模型选择可能基于问题性质（回归、分类等）和数据特性。 |
| **D: 验证模型的可靠性** | 建模完成后，需要验证模型的可靠性和有效性。这通常通过划分训练集和测试集来实现，或使用交叉验证技术。评价指标如准确率、召回率、F1分数等有助于衡量模型性能，确保其在实际应用中的可靠性。 |

因此，正确的答案是选择 **A、B、C 和 D**。这些步骤共同组成了一个完整的数据挖掘流程。