数据挖掘是信息技术领域的重要组成部分，从海量数据中发现有价值的知识和规律。WEKA Explorer是一个广泛使用的开源数据挖掘工具，全称为Waikato Environment for Knowledge Analysis。WEKA提供了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等多种机器学习算法，以及用户友好的操作界面，使得非专业人员也能进行高效的数据挖掘。在使用WEKA进行实习时，首要的准备工作是掌握数据挖掘的基本概念和预处理技术。数据挖掘过程包括数据预处理、模型构建、模型评估等阶段，需要选择合适的算法和参数，分析目标数据，以发现潜在的模式或规律。WEKA的强大之处在于集成了多种数据挖掘技术，提供直观的操作界面，简化了数据挖掘过程。实习中需要准备数据集，WEKA支持.arff格式数据，可以使用自带的"weather.arff"文件进行实践。在数据预处理过程中，可能需要对数值型属性进行离散化处理，并剔除不需要的属性。完成这些预处理步骤后，保存新的数据集用于后续分析。探讨数据挖掘方法时，关联规则和分类与回归是重要的技术选择。关联规则挖掘通过Apriori算法寻找数据集中不同属性之间的关联模式。调整参数如最小支持度和最小置信度，可以找到满足特定条件的关联规则。例如，设置最小支持度为0.2，最小置信度为1，使用"Lift"作为评价指标，找到符合条件的关联规则。WEKA Explorer为数据挖掘实习提供了强大的支持和工具。