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【实验目的】
【实验原理】
MongoDB 是文档数据库，采用 BSON 的结构来存储数据。在文档中可嵌套其他文档
类型，使得 MongoDB 具有很强的数据描述能力。本节案例使用的数据为链家的租房信
息，源数据来自于链家网站，所以首先要获取网页数据并解析出本案例所需要的房源信
息，然后将解析后的数据存储到 MongoDB 中，最后基于这些数据进行城市租房信息的
查询和聚合分析等。
【实验环境】
OS：Ubuntu16.04
Python3
MongoDB：v3.6
【实验步骤】
的新房楼盘信息。如图所示，对房源信息进行分析需要获取房源所在区域、小区名、房
型、面积、具体位置、价格等信息。
分析数据：
（3）查看某个特定区域的所有房价信息
（4）查找某个区域的最大房价：
（5）按区域统计房源数量
（6）找出最贵的房源信息
（7）区域房价的分布（价格区间统计）
（8）按楼盘开发商统计房源均价
（9）统计每个区域的房价标准差
