同时，对数据进行清洗和预处理，剔除异常数据和噪声，确保数据的准确性和可信度。采用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，挖掘广告投放的潜在规律和趋势，如用户特征、用户行为偏好、广告内容特点等等。通过模型预测，可以提前评估广告投放的效果，优化投放策略。可以通过实时调整广告的投放时段、地域、人群定向等策略，提高广告的点击率和转化率。通过对比实验，可以找出最优的广告投放策略和效果评估方法。
大数据对互联网广告投放效果的分析与优化方法研究可以从以下几个方面展开：
1. 数据收集与数据清洗：通过大数据技术，收集广告投放相关的数据，包括广告展示量、点击量、转化率等指标。同时，对数据进行清洗和预处理，剔除异常数据和噪声，确保数据的准确性和可信度。
2. 数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对广告投放数据进行深入挖掘和分析。采用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，挖掘广告投放的潜在规律和趋势，如用户特征、用户行为偏好、广告内容特点等等。
3. 模型建立与预测：基于数据分析的结果，建立相应的模型，用于预测广告投放效果。可以采用回归模型、聚类模型、协同过滤等算法，构建用户响应模型、广告投放模型等。通过模型预测，可以提前评估广告投放的效果，优化投放策略。
4. 广告投放优化：基于数据分析和模型预测结果，对广告投放进行优化。可以通过实时调整广告的投放时段、地域、人群定向等策略，提高广告的点击率和转化率。同时，可以优化广告创意、投放渠道选择等因素，提升广告的有效性和吸引力。
5. A/B测试与效果评估：在优化过程中，采用A/B测试的方法，对不同策略和变量进行对比实验，评估各项优化措施的效果。通过对比实验，可以找出最优的广告投放策略和效果评估方法。
综上所述，大数据技术可以在广告投放领域提供全面、准确的数据支持，为广告投放的效果分析和优化提供科学依据和方法。通过深入挖掘和分析数据，建立模型预测和优化广告投放策略，可以提高广告的点击率和转化率，提升广告投放的效果和效益。