Mac 上的 Weka 挺方便的，安装简单，点几下就能跑起来。界面也还不错，拖拖点点就能选算法、跑模型，适合不太会编程但又想做点数据的朋友。支持的算法也多，像决策树、SVM、聚类那一套全都有。

Weka 的算法库挺全的，分类、回归、聚类一应俱全，像J48决策树、NaiveBayes、SMO（就是支持向量机）都能直接用。参数也能调，调完还可以跑交叉验证。

数据预这块也比较贴心，缺失值、异常值清洗，特征选择、标准化、归一化都有，界面上点点就行。你可以直接导入.arff或.csv文件，完再选算法。

可视化也不赖，图表都能自动生成，模型训练完后看一下分类边界、准确率、召回率啥的，一目了然。还可以对比不同算法的表现。

安装也蛮简单，从官网下载 Mac 版，解压后把Weka.app拖到应用程序里就能用了。启动时要输入一下密码，之后每次都能直接点开。

应用场景也挺多的，比如你做市场，可以用它找出哪些用户更容易下单；做生物信息，也能找基因数据里的模式；搞社交，也能看用户之间的关系。

想深入学的话，建议去看看Weka 的官方，还有机器学习相关资源也蛮实用。

如果你在 Mac 上想练练数据，又不想写太多代码，那 Weka 真是个不错的入门工具。