通过对比不同版本的数据，广告主可以选择最有效的广告策略。通过以上统计学的分析方法和技术，广告主可以更准确地了解广告效果、目标受众特征等，从而作出更具数据支持的决策，提升广告的效果和投资回报。
从统计学角度分析，广告中的数据驱动决策涉及以下几个方面：
1. 数据收集：广告主需要收集各种与广告相关的数据，包括广告投放平台的展示量、点击量、转化率等，以及用户的兴趣、地理位置、购买行为等。
2. 数据分析：广告主需要对收集到的数据进行分析，通过统计学方法，比如描述统计分析、相关性分析、回归分析等，来了解广告效果、目标受众特征等。
3. A/B测试：在广告决策中，常常会进行A/B测试，也就是将广告策略分为两个或多个版本进行对比。通过对比不同版本的数据，广告主可以选择最有效的广告策略。
4. 数据可视化：通过数据可视化的方式，将分析结果以图表、图像等形式展示出来，使广告主能够更直观地了解数据情况，从而做出更科学的决策。
5. 预测模型：基于历史广告数据，可以建立预测模型，例如使用机器学习算法建立点击率预测模型，用于预测广告在不同条件下的点击率，从而指导广告投放策略。
通过以上统计学的分析方法和技术，广告主可以更准确地了解广告效果、目标受众特征等，从而作出更具数据支持的决策，提升广告的效果和投资回报。