通常用一些数理统计的方法对所定模型或估计的可靠程度做出合理的推断这是对什么的描述 A. 数据采集B. 数据标注C. 模型训练')D. 数据分析

考查要点：本题主要考查对数据科学相关概念的理解，特别是区分不同数据处理环节的核心任务。

解题关键：

1. 明确选项定义：需理解“数据采集”“数据标注”“模型训练”“数据分析”各自的侧重点。
2. 抓住题干核心：题干中“用数理统计方法推断模型或估计的可靠程度”指向对结果的验证与分析，而非数据获取、标注或模型构建。

破题思路：

• 数据采集关注原始数据的获取；
• 数据标注强调为数据添加标签；
• 模型训练聚焦于模型参数的优化；
• 数据分析则包含利用统计方法评估模型性能、推断结论，与题干描述高度契合。

关键分析：
题干中“数理统计方法”“推断可靠程度”等关键词表明，该过程属于对已有数据或模型的统计推断与验证，而非数据处理的其他环节。

• 选项D（数据分析）的核心任务包括：
  1. 统计推断：通过假设检验、置信区间等方法评估结论可靠性；
  2. 模型评估：验证模型的泛化能力或参数估计的准确性。
• 其他选项均不涉及统计推断的逻辑判断，因此排除。