排除异常值和重复数据，将不同来源的数据进行整合。通过分析用户的行为模式和行为路径，可以了解用户的偏好和兴趣。可以调整广告内容、形式和位置，使其更加符合用户的兴趣和需求。根据用户反馈和数据分析结果，不断改进广告内容和投放策略。
网站广告投放数据分析可以通过以下步骤挖掘用户偏好并优化广告效果：
1. 数据收集：收集广告投放数据，包括广告展示量、点击率、转化率等相关数据。这些数据可以通过网站的分析工具、广告平台的数据报告或者第三方数据提供商获取。
2. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的完整性和准确性。排除异常值和重复数据，将不同来源的数据进行整合。
3. 用户分析：利用数据分析工具进行用户行为分析，包括用户的浏览行为、点击行为、转化行为等。通过分析用户的行为模式和行为路径，可以了解用户的偏好和兴趣。
4. 偏好挖掘：应用机器学习和数据挖掘算法，对用户行为数据进行挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和模式。可以运用聚类分析、关联规则挖掘、推荐算法等方法，挖掘出用户的偏好和喜好。
5. 广告优化：根据用户偏好的挖掘结果，对广告进行优化。可以调整广告内容、形式和位置，使其更加符合用户的兴趣和需求。优化广告投放策略，提高广告的展示量和点击率。
6. 实时监测和调整：持续监测广告投放效果，并根据实时数据进行调整。可以进行A/B测试，比较不同广告版本的效果，选择最有效的广告。根据用户反馈和数据分析结果，不断改进广告内容和投放策略。
通过以上步骤，可以利用广告投放数据分析挖掘用户偏好，并优化广告效果。这样可以提高广告的点击率和转化率，从而达到更好的广告效果。