正确答案是：A、B、D。

专业分析：

1. **A: 为避免数据中的噪声影响建树的结果**
决策树在构建过程中可能会过度拟合训练数据，捕捉到数据中的噪声。通过剪枝，可以去除那些基于噪声或异常值的分支，从而提高模型的泛化能力。

2. **B: 为了得到较一般化的决策规则**
剪枝的一个重要目的是简化决策树，使其决策规则更加简洁和一般化。这有助于增强模型在处理未见数据时的表现能力，减少过拟合。

3. **D: 为了能在测试数据集中得到较好的预测结果**
通过剪枝，可以去除那些对训练数据有过度拟合的分支，从而提高模型在测试数据集上的表现。这意味着剪枝有助于提升模型的预测准确性和稳定性。

**C: 为了节省建模所需的时间**
这个选项在某种程度上也是正确的，但它不是决策树剪枝的主要原因。剪枝主要是为了提高模型的泛化能力和预测性能，而不是直接为了节省建模时间。剪枝确实可以减少树的复杂度，从而间接地减少预测时的计算成本，但这不是其主要目的。

综上所述，A、B、D是决策树需要后剪枝的主要原因。