MongoDBの集計パイプラインを使用したデータ分析の基本

データのプロジェクション (Projection): データの特定のフィールドのみを取得するために、$project演算子を使用します。以下のコード例では、名前、料理の種類、住所のフィールドのみを取得しています。
```
db.restaurants.aggregate([
 {
   $project: {
     "name": 1,
     "cuisine": 1,
     "address": 1
   }
 },
 {
   $limit: 5
 }
])
```
データのフィルタリング (Filtering): 特定の条件に一致するデータのみを抽出するために、$match演算子を使用します。以下のコード例では、料理の種類が"アメリカ料理"であるデータのみを取得しています。
```
db.restaurants.aggregate([
 {
   $match: {
     "cuisine": "American"
   }
 },
 {
   $limit: 5
 }
])
```
データのグループ化 (Grouping): 特定のフィールドでデータをグループ化するために、$group演算子を使用します。以下のコード例では、料理の種類ごとにグループ化し、それぞれのグループの件数を取得しています。
```
db.restaurants.aggregate([
 {
   $group: {
     "_id": "$cuisine",
     "count": { $sum: 1 }
   }
 }
])
```
データのソート (Sorting): 特定のフィールドでデータをソートするために、$sort演算子を使用します。以下のコード例では、名前の昇順でデータをソートしています。
```
db.restaurants.aggregate([
 {
   $sort: {
     "name": 1
   }
 },
 {
   $limit: 5
 }
])
```

これらはMongoDBの集計パイプラインを使用した基本的なデータ分析の方法です。さらに高度な集計や統計処理も可能ですが、ここでは基本的な操作のみを紹介しました。詳細なドキュメントや他の集計演算子については、MongoDBの公式ドキュメントを参照してください。