开源工具 Weka 的界面挺直观，功能也不复杂，适合用来做数据挖掘的入门尝试。你只要准备好 CSV 数据，就能直接导进来做分类、聚类、关联，连数据库也能连上，SQL 表也方便。

Weka 的 J48 算法用来分类挺常见，比如想搞懂哪些客户容易买某款产品，就靠它来生成决策树。流程也不复杂，预后直接跑模型，看结果说话。

聚类方面，用SimpleKMeans分客户群体方便。像把银行客户分 5 类，看看谁是高价值、谁消费能力弱，挺实用的。跑完聚类后，结果还能直接导出继续用，效率不错。

还有一个点值得说，Weka 支持ARFF 格式的数据，但其实直接拖 CSV 也能用。像平时搞 Excel 数据，转下格式丢进来跑，没门槛。数据预时还能用内置的discretise算法，把年龄这种数值型字段变成“青年”、“中年”之类的分类，方便后续。

做关联规则，Weka 也内置了Apriori 算法。比如你想看买某个产品的人是不是也喜欢买另一个产品，用这个一跑就能找出有趣的组合。

实际项目中，我还用它电信客户的行为数据，把用户按话费、产品偏好等聚成几类，营销策略一下子就清晰了。如果你平时要结构化数据、想做点简单模型，又不想写太多代码，Weka 挺合适的。

对了，文档也挺全的，英文基础过得去就能搞懂接口，甚至还能加点自己的算法模块进去。Weka 是一套挺全的工具，适合日常项目试验各种模型，别太小看它。