可以使用相关性分析、聚类分析、关联规则挖掘等技术手段来进行分析。可以确定不同广告类型对用户情感的影响，确定哪些广告类型更符合用户的情感需求。需要注意的是，在进行关联分析时，需要注意数据的准确性和代表性。
广告投放与用户情感需求的关联分析可以通过以下步骤来进行：
1. 收集用户情感数据：获取用户在网站上的行为、意见和反馈数据，可以通过用户调研、问卷调查、社交媒体分析等方式来收集。
2. 获取广告投放数据：收集网站上的广告投放数据，包括广告类型、投放位置、投放频次等信息。
3. 数据分析与关联性评估：通过数据分析和统计方法，对收集到的用户情感数据和广告投放数据进行关联性评估。可以使用相关性分析、聚类分析、关联规则挖掘等技术手段来进行分析。
4. 解读结果：根据分析结果，评估广告投放与用户情感需求的关联程度。可以确定不同广告类型对用户情感的影响，确定哪些广告类型更符合用户的情感需求。同时也可以评估广告位置和频次对用户情感的影响，确定哪些广告位置和投放频次更符合用户情感需求。
5. 优化广告投放策略：根据分析结果，对广告投放策略进行优化。可以调整广告类型、位置和频次等，以更好地满足用户的情感需求，提升广告的点击率和用户体验。
需要注意的是，在进行关联分析时，需要注意数据的准确性和代表性。同时，也需要考虑到广告内容的相关性和市场变化等因素，综合分析得出准确的结论。