正确答案是：A: 数据清洗是否到位 B:数据理解是否有偏差 C:模型选择是否合适 D: 参数调整是否合理

专业分析：

1. **数据清洗是否到位**：
- 数据清洗是数据分析的基础步骤，确保数据的准确性和完整性。未清洗的数据可能包含噪音、缺失值或异常值，这些都会影响模型的效果。需要检查数据是否存在错误、重复、缺失值等问题，并进行适当的处理。

2. **数据理解是否有偏差**：
- 数据理解是数据分析的核心，涉及对数据的背景、来源、特征等的全面了解。如果对数据的理解有偏差，可能会导致错误的假设和分析结果。需要重新审视数据的分布、特征和相关性，确保对数据的理解是准确的。

3. **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。如果选择的模型不适合当前的数据和分析需求，效果可能会不理想。需要评估是否有更适合的模型可以使用，并进行比较和验证。

4. **参数调整是否合理**：
- 模型的参数调整对其性能有重要影响。参数设置不合理可能导致模型过拟合或欠拟合。需要通过交叉验证、网格搜索等方法，找到最佳的参数组合，以提升模型的性能。

综合来看，数据清洗、数据理解、模型选择和参数调整都是影响数据分析模型效果的重要因素。需要从这些步骤入手，逐一检查和改进，以提升模型的效果。