2.数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
利用数据挖掘技术优化广告投放效果可以通过以下步骤：
1. 收集数据：收集广告投放相关的数据，包括广告点击率、转化率、用户行为数据等。
2. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
3. 特征选择和构造：通过特征选择和构造，选择对广告投放效果具有较大影响的特征，并对特征进行适当的转换和组合。
4. 模型选择和训练：选择合适的数据挖掘模型，如回归模型、分类模型或推荐模型等，对数据进行训练和建模。
5. 模型评估和优化：使用评估指标（如准确率、召回率、AUC等）对模型进行评估，根据评估结果调整模型参数或选择更优的模型。
6. 预测和优化广告投放策略：使用训练好的模型对新的广告投放数据进行预测，根据预测结果优化广告投放策略，包括调整广告的定位、投放时间和投放渠道等。
7. 监控和更新：持续监控广告投放效果，并根据监控结果对模型和策略进行更新和调整。
综上所述，利用数据挖掘优化广告投放效果需要依靠数据收集、清洗、特征选择和构造、模型训练、评估和优化等步骤，以及持续的监控和更新。