使用WEKA数据挖掘工具进行实例分析是一个很好的学习方式。以下是一个简单的数据挖掘实例，我们将使用WEKA的Iris数据集进行分类预测。Iris数据集是一个经典的数据集，包含了三种不同的鸢尾花类型的数据和相关的特征（如花瓣长度和宽度）。我们将使用决策树分类器来预测鸢尾花的种类。以下是详细的步骤：
步骤一：导入数据
首先，我们需要导入数据。在WEKA中，我们可以选择“Explorer”界面，然后点击“Open file”，找到你的Iris数据集。数据集的格式应该是ARFF格式或者是CSV格式。在导入数据时，需要确保数据的所有字段都被正确地识别为数值型或字符串型。
步骤二：选择分类任务
在数据导入后，我们需要选择我们要执行的任务是分类任务。在WEKA中，我们默认已经选择了分类任务。如果你的数据集已经被预处理过并且已经进行了数据清洗，那么现在就可以进行下一步了。否则，你可能需要先进行数据的预处理和清洗。
步骤三：选择分类器
在“Select Classifier”部分，我们可以选择一个合适的分类器来解决问题。对于我们的例子，我们选择“trees”类别下的决策树分类器。我们可以直接在"Algorithm options"中进行相关设置或者保留默认设置。在这个步骤中，我们需要决定用什么样的特征进行建模以及如何平衡误差等问题。如果我们对此不熟悉，我们可以保留默认设置来进行尝试。最后点击"Start"。在此过程中WEKA将会运行选择的算法对数据进行建模分析并生成结果报告。
步骤四：查看结果
在模型训练完成后，我们可以查看结果报告来了解模型的性能如何。在结果报告中，我们可以看到模型的准确率、混淆矩阵以及详细的决策树规则等信息。通过这些信息，我们可以了解模型是如何进行预测的以及预测结果的准确性如何。同时我们还可以将模型保存下来用于后续的预测任务。
以上就是一个简单的使用WEKA进行数据挖掘的实例分析过程。当然在实际的数据挖掘过程中可能会遇到更复杂的问题和数据集，这就需要我们根据实际情况进行适当的预处理、选择分类器和参数设置等操作来完成数据挖掘任务。