是的，大數據處理的步驟中，數據分析和建模階段包括以下環節：
1. 數據探索：在這個環節中，會計師需要對大數據集進行初步的數據清洗和預處理工作，包括去除重復數據、處理缺失值、處理異常值等。此外，還需要對數據進行可視化分析，以了解數據的分布、關聯性和趨勢等。
2. 數據挖掘：在數據探索的基礎上，會計師可以運用各種數據挖掘技術，如聚類分析、分類分析、關聯規則挖掘等，來發現數據中的模式、規律和隱藏信息。這些挖掘結果可以幫助會計師更好地理解數據，為后續的模型建立提供依據。
3. 模型建立：在數據挖掘的基礎上，會計師可以選擇適當的統計模型或機器學習算法，來建立預測模型或分類模型。建立模型時，需要考慮模型的準確性、可解釋性和可靠性等因素，并進行模型參數的調整和優化。
4. 模型評估：在模型建立完成后，會計師需要對模型進行評估，以確定模型的性能和預測能力。評估指標可以包括準確率、精確率、召回率、F1值等。如果模型表現不佳，會計師需要重新調整模型參數或選擇其他模型進行建立。

綜上所述，數據分析和建模階段是大數據處理的重要環節，通過數據探索、數據挖掘、模型建立和模型評估等步驟，會計師可以從大數據中提取有價值的信息，并為決策提供支持。