MongoDB廣受歡迎的原因之一是它的強大的統計和分析功能，它可以整合進機器學習和數據分析工作流中。在MongoDB中，利用分組統計是一種常見的解決數據分析問題的方法。

MongoDB的分組統計也稱之為Aggregation Framework，它的使用步驟大概可以分為以下幾步：

1. 準備：聚集框架可以用于一個或多個集合。

2. 計算：聚合語句中可以使用MongoDB聚合運算符對集合中的文檔進行計算，如計算求和、平均、聚合以及投影等。

3. 將結果返回：將計算結果作為查詢結果返回給調用者或寫入文件中。

以下是一個使用Python模擬在MongoDB中使用分組統計解決數據分析問題的示例：

from pymongo import MongoClient

# 連接到MongoDB

client = MongoClient()

# 連接到集合

db = client.my_db

collection = db.my_collection

# 使用$group計算數據的總和

data = collection.aggregate([

{

‘$group’: {

‘_id’: None,

‘total’: { ‘$sum’: ‘$value’ }

}

}

])

# 輸出結果

for record in data:

print(record)

使用MongoDB的分組統計功能可以有效的解決數據分析中的一些問題，如統計不同日期的數據分布情況，按不同分組查詢數據等等。它可以實現復雜的數據處理，對不同類型的數據進行計算和操作，使用戶能夠使用MongoDB進行靈活有效的數據處理和分析。