这些步骤都会影响模型效果

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重要步骤，未清洗的数据可能包含缺失值、异常值或不一致的数据格式，这些都会影响模型的效果。确保数据清洗到位，可以提高数据质量，从而提升模型性能。

2. **数据理解是否有偏差**：
- 数据理解是指对数据的分布、特征和潜在关系的全面认识。如果对数据理解有偏差，可能会选择不适当的特征或忽略重要的变量，导致模型效果不佳。深入理解数据，有助于更好地进行特征工程和模型选择。

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。选择不合适的模型可能导致欠拟合或过拟合，从而影响模型的预测能力。根据数据特点和问题需求，选择合适的模型是改进模型效果的关键。

4. **参数调整是否合理**：
- 即使选择了合适的模型，参数设置不合理也会影响模型的性能。通过调整模型参数（例如学习率、正则化参数等），可以优化模型性能。使用交叉验证等方法，可以帮助找到最优的参数设置。

综上所述，改进数据分析模型的效果需要从数据清洗、数据理解、模型选择和参数调整等多个方面入手，综合考虑和优化这些步骤，才能提升模型的整体性能。