将用户按照不同注册日期分出不同的同期群，再分析每个同期群用户在注册后的7日内每日留存率

对于分析注册用户的留存率情况，最合适的方法是 **D: 同期群分析（Cohort Analysis）**。

### 专业分析

**同期群分析（Cohort Analysis）** 是一种将用户分组并分析每个组的行为和特征的方法。具体来说，可以将用户按照他们的注册日期分组，然后跟踪每个组在不同时间段内的表现，比如每日登录人数、活跃度等。通过这种方法，可以清晰地看到每一批用户的留存率情况，并识别出哪些时间段或用户群体的留存率较高或较低。

以下是同期群分析的一些步骤：
1. **分组（Cohorting）**：按照用户的注册日期将用户分组。例如，所有在某个月注册的用户为一组。
2. **跟踪行为（Tracking Behavior）**：记录每个组在不同时间段的行为数据，例如每天的登录人数。
3. **计算留存率（Calculating Retention Rate）**：计算每个组在不同时间段的留存率。留存率通常表示为在某个时间段内仍然活跃的用户数量占总注册用户数量的百分比。
4. **分析和比较（Analyzing and Comparing）**：通过对比不同组的留存率，找到影响用户留存的因素，并制定相应的策略以提高留存率。

### 其他选项的分析

- **A: 帕累托分析（Pareto Analysis）**：通常用于识别和优先处理最重要的问题或因素，适用于分析少数关键因素对整体的影响，但不适合用于留存率分析。
- **B: 因果分析（Causal Analysis）**：用于确定因果关系，适合在已经有假设的情况下验证因果关系，但不适合直接用于留存率的分析。
- **C: AB测试分析（A/B Testing Analysis）**：用于比较两种或多种不同方案的效果，适合用于优化和测试不同版本的产品或功能，但不适合直接用于分析留存率。

综上所述，同期群分析（Cohort Analysis）是最适合用于分析注册用户留存率的方法。