公司市场部门要做人群客流调研做分析，到处找人群客流统计数据和画像数据，哪用那么麻烦？直接找相关API接口啊，分分钟获取数据。
给市场同事搞定人群客流数据后，顺便写写分享出来，有相同需求的可以试试。
API相关参数说明
先看看API的标准开发文档，几个关键参数便能体现其数据特性和价值：
Body 请求参数
| 名称 | 类型 | 是否必需 | 字段含义 |
|---|---|---|---|
| month | string | 是 | 季度（Q1~Q4） |
| area | number | 是 | 围栏面积 |
| size | integer | 是 | 网格大小（100、200、500、1000） |
| query_type | string | 是 | circle/polygon |
| radius | integer | 否 | 圆半径（1000） |
| location | string | 否 | 圆心 |
| polygon | string | 否 | 围栏坐标集合 |
| population_type | integer | 是 | 1:居住人群， 2:工作人群，3:常驻人群，4：年轻群体居住，5：年轻群体工作，6：高净值人群居住，7：高净值群体工作， 8: 居住迁入迁出， 9: 工作迁入迁出，10: 常驻迁入迁出 |
| data_type | integer | 是 | 1：基础画像，2：收入消费，3：业态偏好，4：交通方式， 5：餐饮偏好， 6：商场偏好， （7：品牌偏好）， 8：手机终端， 9：业态偏好（粗），10：迁入迁出，11：运营商 |
从Body参数可知，这个API不像很多固定时间和区域的接口一样，它可以自由选择不同季度（Q1~Q4）、多种网格大小（100、200、500、1000）面积下的区域，想看哪里的人群画像就圈哪里，还能追溯历史数据，适配各种数据精准化需求。
API中可选择10类人群、11类人群画像数据，涵盖基础画像（如年龄、性别）和各种偏好画像（如消费、兴趣），不同人群不同画像，满足多样人群分析需求，应用面挺广。
返回响应字段说明
| 名称 | 类型 | 是否必需 | 字段含义 |
|---|---|---|---|
| response_id | string | 是 | 平台公共网响应ID |
| code | integer | 是 | 公共网关响应码 |
| message | integer | 是 | 公共网关响应参数 |
| biz_code | integer | 是 | API服务响应码 |
| biz_message | string | 是 | API服务响应信息 |
| date | string | 是 | - |
| data | object | 是 | 年龄段、性别、职业分布、婚姻情况、有无房产、有无小孩、孩子年龄、学历 |
返回响应：仅【基础画像】便有8大类人群画像数据，囊括年龄、性别、职业等多维度，数据类型很丰富，就不一一展开，想了解具体参数去平台体验获取。
API免费体验及接入指南
注册与在线免费体验
1、在开放平台能力中心页面找到“泛客流”栏目，找到区域人群画像分布API，点击查看详情；
2、进入详情页便能申请API接口的测试次数，有特殊需求也可以找官方。
3、平台的【在线体验】页面是提供部分API 的免费在线测试，这个功能非常好，不需要花钱便能感受API的效果，省去很多测试成本，建议多去试试。
回到今天推荐的核心API：“区域人群画像分布”，API接口设计简洁易用，开发者可以快速集成到系统中，以下是关键步骤：
1.注册与认证
登录平台控制台，获取区域人群画像接口API Key，用于后续接口调用；
2. 接口调用示例
提供多种编程语言的SDK，以下以Python为例，展示区域人群画像接口的调用方法：
import http.client
import json
conn = http.client.HTTPSConnection("data-api.isjike.com")
payload = json.dumps({
"month": "2025-Q1",
"area": 3.429,
"size": 100,
"query_type": "circle",
"population_type": 1,
"radius": 100,
"location": "113.943,22.535",
"data_type": 1
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/api/v1/citymap/populationlabel", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))
3.测试结果
在测试过程中，API的响应很快，而且返回的数据非常详细，各类人群的画像数据基本都有，若能深度开发或集成“区域人群画像分布API”至产品，即可获得多维度的深度人群洞察。
总的来说，这个区域人群画像分布API还是很有意思的，能给做市场调研的人提供很多数据支撑，感兴趣的可以调取接口体验。
