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. 明确各选项定义：
   • 数据采集：获取原始数据的过程（如传感器、问卷）。
   • 数据标注：为数据添加标签（如分类标记）。
   • 模型训练：利用数据调整模型参数以实现预测目标。
   • 数据分析：通过统计方法推断数据特征、验证假设、评估可靠性。
2. 锁定题干关键词：“数理统计方法”和“推断可靠程度”，直接指向数据分析的核心任务。

破题思路：
题目描述的是通过统计方法评估模型或估计的可靠性，属于数据分析的范畴，而非数据处理或模型构建阶段。

选项逐一分析：

• A. 数据采集：仅涉及数据的原始获取，不涉及分析或推断。
• B. 数据标注：属于数据预处理，与统计推断无关。
• C. 模型训练：侧重模型参数优化，而非评估结果的可靠性。
• D. 数据分析：通过统计方法推断数据特性、验证模型有效性，完全匹配题干描述。

结论：
数据分析（D）是唯一符合题干中“用数理统计方法推断可靠程度”的环节。