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是的，大数据处理的步骤中，数据分析和建模阶段包括以下环节：
1. 数据探索：在这个环节中，会计师需要对大数据集进行初步的数据清洗和预处理工作，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。此外，还需要对数据进行可视化分析，以了解数据的分布、关联性和趋势等。
2. 数据挖掘：在数据探索的基础上，会计师可以运用各种数据挖掘技术，如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，来发现数据中的模式、规律和隐藏信息。这些挖掘结果可以帮助会计师更好地理解数据，为后续的模型建立提供依据。
3. 模型建立：在数据挖掘的基础上，会计师可以选择适当的统计模型或机器学习算法，来建立预测模型或分类模型。建立模型时，需要考虑模型的准确性、可解释性和可靠性等因素，并进行模型参数的调整和优化。
4. 模型评估：在模型建立完成后，会计师需要对模型进行评估，以确定模型的性能和预测能力。评估指标可以包括准确率、精确率、召回率、F1值等。如果模型表现不佳，会计师需要重新调整模型参数或选择其他模型进行建立。

综上所述，数据分析和建模阶段是大数据处理的重要环节，通过数据探索、数据挖掘、模型建立和模型评估等步骤，会计师可以从大数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。