在下面的代码示例中，我们将使用Python来实现按天进行同期分析的解决方法。我们将使用pandas库来处理数据，并使用matplotlib库来进行可视化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期格式
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])

# 按照日期排序数据
data = data.sort_values(by='日期')

# 设置日期作为索引
data = data.set_index('日期')

# 按天进行同期分析
data['同比增长率'] = data['销售额'].pct_change(periods=365) * 100

# 绘制同比增长率图表
plt.plot(data.index, data['同比增长率'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('同比增长率')
plt.title('按天进行的同期分析')
plt.show()

在这个示例中，我们假设数据文件名为"data.csv"，包含两列数据：日期和销售额。首先，我们使用pandas的read_csv函数读取数据，并使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期格式。然后，我们按照日期对数据进行排序，并将日期列设置为索引。接下来，我们使用pct_change函数计算每天的同比增长率，并将结果存储在新的列"同比增长率"中。最后，我们使用matplotlib库绘制同比增长率的图表，并添加适当的标签和标题。

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的实际需求进行适当的修改。此外，你需要确保你的数据文件中包含正确的数据，并且你已经安装了必要的Python库。