根据不同广告目标和需求，选择合适的指标进行评估。清洗数据可以去除异常值、重复数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。可以通过对照组和实验组的对比，判断不同因素对广告效果的贡献。同时编写报告，对分析结果进行总结和解读，并提出相应的改进建议。
数据驱动广告效果评估与数据分析方法主要包括以下几个方面：
1. 建立评估指标：首先需要明确广告效果的评估指标，如点击率、转化率、ROI等。根据不同广告目标和需求，选择合适的指标进行评估。
2. 数据采集与处理：对广告效果进行评估需要收集、整理和清洗相关数据。可以通过各种方式采集数据，如网站分析工具、广告平台提供的数据报告等。清洗数据可以去除异常值、重复数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析与挖掘：通过使用数据分析工具和算法，对广告效果数据进行分析和挖掘，寻找其中的规律和关联性。可以使用统计方法、机器学习等技术手段，如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
4. 对比实验与A/B测试：通过对比实验和A/B测试，评估不同广告策略或变量对广告效果的影响。可以通过对照组和实验组的对比，判断不同因素对广告效果的贡献。
5. 数据可视化与报告：通过数据可视化的方式，将分析结果呈现给决策者和相关人员，以便更好地理解和解释数据。同时编写报告，对分析结果进行总结和解读，并提出相应的改进建议。
数据驱动的广告效果评估和数据分析方法可以帮助广告主和广告从业者更好地理解广告效果，优化广告策略，提升广告ROI。