综上所述，广告数据分析与预测优化广告效果是一个综合利用数据分析、预测模型和优化方法的过程，通过对广告数据的挖掘和分析，以及对广告投放策略的优化，实现广告效果的最大化。
广告数据分析是指通过对广告相关数据进行统计、分析和挖掘，从中获得有价值的信息和洞察，并基于此预测和优化广告效果的过程。
在广告数据分析中，可以通过以下几个步骤进行：
1. 数据收集：收集广告相关的数据，包括广告投放渠道、广告内容、广告曝光量、点击量、转化量等指标数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除异常值、处理缺失值等，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：通过统计和分析广告数据，挖掘潜在的关联关系和规律，例如广告投放时间与转化率的关系、广告内容与点击率的关系等。
4. 数据可视化：将分析结果可视化，以图表、报表等形式展示，使得数据分析结果更加直观和易于理解。
5. 预测和优化：基于数据分析结果，建立预测模型，预测广告效果，例如广告投放后的转化率、ROI等指标，并通过调整广告投放策略、优化广告内容等方式，进一步提升广告效果。
在进行广告效果预测和优化时，可以借助机器学习和数据挖掘等技术。例如，可以使用分类算法对广告点击率进行预测，使用回归算法对广告转化率进行预测，使用聚类算法对用户行为进行分群等。
同时，还可以通过A/B测试等方法，实时监测和比较不同广告策略的效果，以及对广告投放参数进行调整和优化，从而提升广告效果。
综上所述，广告数据分析与预测优化广告效果是一个综合利用数据分析、预测模型和优化方法的过程，通过对广告数据的挖掘和分析，以及对广告投放策略的优化，实现广告效果的最大化。