python同期群分析:同一天新增的用户，留存率随着时间的变化{精确到天}

针对这个问题，可以采用以下步骤进行分析：

1. 首先，按照注册日期将用户分组。对于同一天注册的用户，将其归为一组。
2. 然后，计算每个用户组在不同时间点的留存率。可以选择在注册后的第1天、第2天、第3天等不同时间点进行留存率的计算。
3. 最后，将每个用户组在不同时间点的留存率进行可视化展示，以观察留存率随着时间的变化。

具体的代码实现如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('user_data.csv')

# 将注册日期转化为日期格式
data['register_time'] = pd.to_datetime(data['register_time'])

# 按照注册日期将用户分组
user_groups = data.groupby('register_time')

# 计算每个用户组在不同时间点的留存率
retention_rates = {}
for group_name, group_data in user_groups:
    for day in range(1, 31):
        retention_rate = group_data['active_day_' + str(day)].sum() / len(group_data)
        retention_rates.setdefault(day, []).append(retention_rate)

# 将每个用户组在不同时间点的留存率进行可视化展示
for day, retention_rate_list in retention_rates.items():
    plt.plot(range(1, len(retention_rate_list)+1), retention_rate_list, label='Day ' + str(day))

plt.xlabel('Days after registration')
plt.ylabel('Retention rate')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们假设用户数据已经保存在一个名为 `user_data.csv` 的文件中，其中包括用户的注册日期和每个用户在注册后的第1天、第2天、第3天等不同时间点是否活跃的信息（即 `active_day_1`、`active_day_2`、`active_day_3` 等列）。我们通过 `pandas` 库读取数据，并将注册日期转化为日期格式。然后，我们使用 `groupby` 方法按照注册日期将用户分组，并计算每个用户组在不同时间点的留存率。最后，我们将每个用户组在不同时间点的留存率进行可视化展示。