“ 人群创建模块，是用户画像系统最最基础的功能模块之一了。”
好久没有分享关于用户标签画像相关的内容了。之前分享的《标签系统的搭建》、《画像系统的应用场景》等，大家都可以回顾一下，比较概述的文章。
关于更多的用户标签数据、画像系统相关的文章，可以通过公众号内的导航进行查看，现在基本初成知识体系了。
闲言少叙，下面正式开始今天的话题。
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画像系统及模块概述
其实关于画像系统的模块，之前有分享过《如何进行 look-alike 相似人群扩展》、《实时人群预估计算》、《如何提取关键画像信息》等。但是这些功能和今天要分享的人群圈选功能相比，都算是打辅助的。
人群创建是画像系统的基本功能。下面是一张画像系统产品架构图（来源：自如草帽小子的分享）。
人群创建是整个画像服务的第一步。
所谓人群创建，就是通过各种不同方式，最终生成符合业务期望的人群包的过程。
基于不同的创建方式，可以有条件圈选、人群市场圈选、一方上传等；基于不同的更新配置，可以分一次性和周期性。
详细的内容下面逐个分享。
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条件圈选及标签类型
条件圈选应该是我们用户画像系统最常用的圈选方式了。比如下面的截图：
在条件圈选这里，不同数据类型（可参考《标签类型分类》）的标签圈选的方式是有明显差异的。
（1）数值型条件
所谓数值型条件，是通过输入标签值的范围进行人群的筛选。
采取这种方式的条件，都是统计连续值类型的标签数据。
（2）枚举型条件
所谓枚举型条件，是通过勾选进行人群的筛选。
（3）文本型条件
文本型条件，主要支持像关键词等非标准化的内容筛选。
（4）其他
上面三种条件圈选是比较常见的。除此之外，还有例如基于 POI 地理位置信息圈选的相关逻辑。可参考《LBS 数据标签生产》。
（5）交并差逻辑
当圈选条件大于等于 2 个时，将不可避免的需要进行交并差逻辑的添加。
上面是交并差以及多个逻辑复合的示例图。
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人群市场与智能人群
下面介绍一下人群市场和智能人群相关内容。
（1）背景
通过条件圈选的方式，用户可以灵活圈选出符合自己业务需求的人群。
但是在应用过程中，虽然可以通过产品化的方式给用户提供每个标签条件的应用热度、使用建议等，但是对于小白用户，往往并不能轻松的实现业务目标与人群圈选的匹配。
举个例子。用户想实现高潜用户的转化，想把高潜用户给圈选出来做营销。如果有【高潜】标签，那正好可以；如果没有，那么到底通过哪些条件进行交并差，才是“高潜”用户呢？这就非常依赖用户的经验了。
这里提供的解决方案，就是通过人群市场与智能人群满足需求。
（2）人群市场
什么是人群市场呢？
主要是为用户提供的一个可以直接应用第三方人群包的平台。人群市场的供给者主要是第三方生态，例如 ISV，或者其他用户。
这种方式比较便捷，但逻辑开放度不像自行条件圈选那样高。
（3）智能人群
智能人群主要是平台方通过行业投放积累的数据，进行投放人群包的推荐。
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一方人群上传与匹配
无论是条件圈选还是人群市场，都是通过平台方的数据实现的人群创建。下面介绍一下用户一方的人群上传圈选。
（1）背景
用户无论是做用户管理、还是营销投放，都肯定是有沉淀自己企业一方的一些数据的。这种情况下，往往需要和平台的人群系统能打通，做一些交并差的操作，生成更加精细化的人群。
因此就有了通过一方人群上传进行人群圈选的功能。
（2）人群匹配
在一方人群上传这里，绕不开 ID 的匹配。
关于 IDmapping，这里不详细展开了，有机会单独分享。
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SQL 及算法模型训练
最后简单聊聊通过 SQL 以及算法模型实现人群创建。
（1）SQL 圈选
这应该是最灵活的圈选方式了。只要给用户开放相关的数据权限，用户就可以通过写 SQL 的方式完成圈选条件的配置。
（2）算法模型搭建
通过算法模型搭建，实现人群包的挖掘，这个属于比较高阶的能力了。
一方面，对于平台而言，需要搭建算法平台，给用户提供模型训练的能力；另一方面，对于用户而言，也需要懂算法、懂模型，才能进行相关应用。
关于用户画像系统，都有哪些实现人群创建的方式，就先分享到这里。基本市面上主流的创建方式，都涉及到了。至于未来是否有更加灵活便捷的人群生成方式，我们积极探索吧！
