使用AI分析目标人群主要涉及数据收集、数据预处理、特征工程、模型训练和应用等步骤。

具体来说：数据收集：首先需要收集关于目标人群的数据。这可能包括社交媒体数据、购买行为数据、调查数据等。数据预处理：原始数据往往是不干净的，需要经过清洗和整理。例如，处理缺失值、异常值和重复数据，以及将数据转换为适合分析的格式。特征工程：特征工程是将原始数据转换为能被机器学习算法理解的形式的过程。例如，可以将人口统计信息、地理位置、消费习惯等转化为机器学习算法可以使用的特征。模型训练：使用适当的机器学习或深度学习算法对处理过的数据进行训练，以识别目标人群的共同特征和行为模式。模型应用：训练好模型后，可以将其应用于新的数据，以识别新的目标人群。此外，为了确保分析的准确性和有效性，还需要进行不断的调整和优化，这可能涉及到特征选择、超参数调整、模型验证等多个方面。同时，AI分析也需要遵守相关的伦理和法律规范，例如隐私保护、数据安全等。以上是一般性的步骤和注意事项，具体实现会根据目标人群的特点和可用数据的类型有所不同。