模型可以包括用户画像模型、行为预测模型等，以预测用户行为和需求。监测包括广告点击率、转化率等指标的分析，以评估广告效果和优化投放策略。
运用数据分析挖掘精准广告投放的关键主要包括以下几点：
1. 数据收集：必须收集大量用户数据，包括用户的兴趣、搜索行为、浏览记录等。这些数据可通过多种方式收集，如用户调查、网站分析工具、社交媒体数据等。
2. 数据清洗和整合：收集到的数据需要进行清洗和整合，去除重复、错误或无效的数据，并将不同数据源的数据进行整合，以建立一个统一的数据集。
3. 数据分析方法选择：选择合适的数据分析方法，如统计分析、机器学习、深度学习等，以根据目标市场和用户需求进行有针对性的分析。
4. 模型建立与训练：利用数据分析方法建立模型，并使用历史数据进行训练和优化。模型可以包括用户画像模型、行为预测模型等，以预测用户行为和需求。
5. 目标定位与细分：根据用户画像和行为预测结果，将目标市场进行细分，以确定广告投放的目标受众和投放策略。
6. 广告投放与监测：根据目标受众和投放策略，进行广告投放，并进行实时监测和调整。监测包括广告点击率、转化率等指标的分析，以评估广告效果和优化投放策略。
7. 数据隐私与合规：在数据分析过程中需遵守相关的数据隐私和合规法规，保护用户的个人信息，并确保数据使用的合法性和合规性。
通过以上关键步骤，可以实现针对目标受众的精准广告投放，提高广告的点击率、转化率和投放效果。