漏斗模型下Redis的有效利用（漏斗redis）

漏斗模型(Funnel Model)是一种常用的数据分析模型，是对消费者行为分析的有效工具。它可以更好地理解消费者从获知到购买的过程是如何进行的，从而可以改进相关业务流程，从而提升潜在消费者转化率。

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Redis 是一个开源、高性能、可持续性新型数据存储系统，因其占用内存少、数据存储快速、完整性高，一直备受开发商的青睐。在漏斗模型应用中，可以通过Redis的zset结构将用户行为数据以时间戳进行划分，通过range命令可以获取划分段内的用户行为数据方便分析。比如，我们可以统计一天内每秒的活跃用户数：

“`python

import redis

# 连接redis

conn = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 获取一天内每秒的活跃用户数

now_time = int(time.time())

stat_map = {}

for index in range(86400):

# 分别统计[now_time – 86400 + index, now_time + index]范围内的活跃用户

# 统计结果存入字典，key 为时间，value 为活跃用户数

active_user_count = conn.zcount(‘active_user_set’, now_time – 86400 + index, now_time + index)

stat_map[now_time – 86400 + index] = active_user_count

# 将结果保存到本地

with open(‘day_active_user.dat’, ‘w’) as f:

f.write(json.dumps(stat_map))

另外，Redis还可以帮助我们统计漏斗流程中的某一关卡的数据，比如统计搜索文章、打开文章、点赞的数据：

```python
# 连接redis
conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 设置要统计的时间范围
now_time = int(time.time())
start_time = now_time - 86400
 
# 统计搜索文章数
search_count = conn.zcount('search_article_set', start_time, now_time)
 
# 统计打开文章数
open_count = conn.zcount('open_article_set', start_time, now_time) 
 
# 统计点赞数
like_count = conn.zcount('like_article_set', start_time, now_time)

通过Redis的zset和zcount操作，我们可以灵活的获取对应的数据，从而更加清晰了解消费者流程中的各个关卡到达情况，从而更好地完善漏斗模型，从而提升潜在消费者的转化率。

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