Weka 的数据挖掘操作，真的是前端之外也能玩得挺溜的。用的是罗马尼亚一个城市的房价数据，项目不大，但用得比较巧妙。线性回归和J48 决策树都安排上了，价格、预测走势，挺实用。尤其适合你如果平时也接触点数据可视化之类的，嗯，结合着前端搞点图表展示还不错。

数据集是真实来源，报纸抓的，看得出来不是那种理想化的“教科书案例”，更贴地气一些。Weka本身基于 Java，虽然界面比较复古，但胜在功能全，操作简单。算法执行完，误差也低，公寓价格算得挺准的。想自己跑一遍也不难，Weka 下个包直接上。

像J48这个分类器其实就跟你写条件判断逻辑差不多，搞个决策树图形一目了然，业务逻辑说得清楚。LinearRegression也好用，模型建立快，改动小，适合初学或者快速验证想法的时候用。

如果你对房地产数据感兴趣，顺手看下下面几个相关资源也不错：比如房地产销售管理系统、GIS 市场啥的，搭平台、做数据挖掘都能参考下。链接都给你列好了。

哦对了，Weka虽然不如 Python 灵活，但对入门数据挖掘来说是个不错的选择，是想先搞清楚背后逻辑的。你要是习惯可视化操作，又不想马上啃代码，那 Weka 这类图形化工具真心值得试试。

如果你正好在做房产类项目，或者想看看数据挖掘实际场景怎么玩，不妨试试这个 Weka 项目，跑起来也不难，误差低，还能帮你写出靠谱的逻辑。