CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述。该模型将一个KDD工程分为6个不同的阶段：商业理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估、模型部署（发布）。

正确答案是：A: 业务理解 B: 数据理解 C: 数据准备、建模、模型评估。

CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）模型是一个广泛应用的数据挖掘过程模型，它包括以下六个阶段：

1. **业务理解（Business Understanding）**：这一阶段的目标是了解项目的业务目标和需求，并将其转化为数据挖掘问题定义。需要与业务专家紧密合作，明确项目的目标和成功标准。

2. **数据理解（Data Understanding）**：这一阶段涉及初步收集数据，了解数据的基本特征，并发现数据质量问题。还包括对数据进行初步探索，以便形成初步的假设和潜在的数据挖掘方向。

3. **数据准备（Data Preparation）**：这一阶段包括从原始数据中选择、清理、构建、格式化和整理数据，以便后续建模使用。数据准备通常是一个耗时的过程，因为需要确保数据的质量和适用性。

4. **建模（Modeling）**：在这一阶段，选择和应用各种建模技术，并根据具体的业务问题进行模型构建和优化。需要反复调整模型参数，以获得最佳的模型性能。

5. **模型评估（Evaluation）**：这一阶段的目标是评估模型的效果和性能，确保模型能够满足业务需求。还需要对模型进行验证，以确保其在实际应用中的可靠性和有效性。

6. **部署（Deployment）**：这一阶段涉及将模型应用到实际业务环境中，并监控其表现。部署阶段可能包括模型的发布、系统集成以及用户培训等。

因此，选项A：业务理解，B：数据理解，C：数据准备、建模、模型评估，都是CRISP-DM模型的阶段。选项D：模型发布，虽然与CRISP-DM的最终部署阶段相关，但不是一个独立的阶段。