人群篩選是產生人群的主要途徑。
什麼是人群？
Quick Audience中的人群本質上是指定多使用者的列表，列表中包含使用者的QAID。
人群檔案中將儲存使用者資料匯入Quick Audience時，Quick Audience對使用者產生的QAID。在後續使用人群時，Quick Audience可以通過使用者的QAID映射出使用者資料包含的所有ID類型，然後使用當前需要的ID類型。
與未經處理資料表中的全量使用者不同，人群一般是為特定用途，或為滿足特定條件，從全量使用者中篩選後產生的。
例子1：您希望對一批使用者通過發簡訊進行營銷，如果您已經有他們的手機號列表，可以通過上傳人群將他們儲存為人群，對該人群進行簡訊營銷。
例子2：您希望對本月過生日的使用者傳送簡訊問候，可以匯入所有使用者的使用者標籤表，表中包含手機號、生日，然後通過標籤篩選，將本月過生日的使用者篩選為人群，對該人群進行簡訊營銷。
群體篩選方式類型
要從已匯入的資料產生人群，主要通過人群篩選，篩選出滿足特定條件的人群。人群篩選有多種方式，取決於資料表、從資料表產生的模型的類型：
標籤篩選：基於使用者標籤（含使用者屬性、自訂標籤）的人群篩選，篩選出滿足指定標籤值要求的人群。多列標籤篩選條件間可以是且、或關係。例如：篩選出省份=浙江省，並且性別=女的人群。
AIPL模型篩選：基於AIPL模型的人群篩選，可按使用者的AIPL模型類型或流轉狀態篩選。
按類型篩選：選擇處於A認知、I興趣、P購買、L忠誠階段的使用者加入人群。
按流轉狀態篩選：選擇AIPL模型階段發生變化的使用者，例如從A認知階段轉化為P購買階段的使用者加入人群。
RFM模型篩選：基於RFM模型的人群篩選，可按使用者的RFM模型類型進行篩選。例如：篩選其中的高價值使用者。
行為篩選：基於使用者行為資料、訂單詳細資料的人群篩選，篩選出行為或訂單記錄滿足要求的人群。例如：最近30天線上下門店購買商品A的人群。
指標篩選：從匯入的統計表資料中，篩選出滿足指定指標要求、維度要求的人群。例如：最近7天行動裝置在某城市，且至少發生一次登入app的人群。
人群交並：從已有人群通過且（交）、或（並）、差計算產生新的人群。
交叉篩選：混合使用以上人群篩選方式，在以上人群篩選的結果間通過且、或、差計算得出最終的人群。
若一個或多個人群與其他人群篩選方式通過且、或、差產生新的人群，將歸類為人群交並，而非交叉篩選。
FAQ
除了群體篩選，還有哪些群體產生方式？
答：除了通過人群篩選外，還支援：
基於文本型或多值型標籤，為每個選中的標籤值產生一個人群，請參見基於標籤值圈選人群。
通過上傳人群功能，將CSV或TXT格式的使用者ID列表上傳為人群，請參見上傳人群。
通過從分析源讀取使用者ID資料表，產生人群，請參見從分析源建立人群。
通過複製人群功能，獲得與原人群相同的新人群，請參見複製人群。
在進行使用者分析時，可以將分析圖表中的部分圖形所代表的使用者建立為新的人群或者添加至已有人群，請參見使用者分析。
在進行自助分析時，通過圈選報表中的圖形或資料，將對應的使用者圈選為人群，請參見自助分析。
在執行非自動化的簡訊營銷、郵件營銷、PUSH營銷任務後的7天內，在任務詳情頁面，可以將指定發送結果的使用者建立為人群，請參見簡訊營銷任務管理、郵件營銷任務管理、PUSH營銷任務管理。
在自動化營銷的文本簡訊等組件執行後的7天內，在執行動作分析面板，可以將發送成功或發送失敗的使用者儲存為人群，請參見查看活動執行情況。
在查看分析報表時，通過圈選報表中的圖形或資料，將對應的使用者圈選為人群，請參見分析看板圈選人群。
群體篩選操作中的且（交）、或（並）、差是什嗎？
答：它們是集合運算的三種常見方式：
且：並且，兩個條件都滿足，等同於交集運算，是取兩個集合交叉重疊的部分，然後去重。
或：或者，僅需要滿足任意一個條件，等同於並集運算，是將兩個集合合并，然後去重。
差：差集運算，是從前一個集合剔除後一個集合的部分。
如下圖所示，R、S兩個圓為未經處理資料集合，陰影部分為運算後的結果。