在Java中进行数据分析通常会使用以下几个主要的库：Apache Commons Math、Weka、Windsor、Smile和DL4J。Apache Commons Math是一个用于数学和统计分析的Java库，它提供了各种数学函数、线性代数和随机数生成等功能。Weka是一个机器学习的Java库，提供了大量的数据预处理、特征选择、分类、回归、聚类等机器学习算法。Windsor是一个用于时间序列分析的Java库，提供了多种时间序列分析的函数和工具。Smile是一个用于机器学习和数据挖掘的Java库，提供了各种分类、聚类、回归等机器学习算法。DL4J是一个深度学习的Java库，提供了深度神经网络的实现和训练功能。这些库的功能各有侧重，可以根据具体的数据分析任务选择合适的库进行使用。

Java 数据分析通常会使用以下几个库来处理和分析数据：

1. Apache Commons Math：Apache Commons Math 是一个开源的 Java 数学库，提供了许多数学工具和算法，用于数据分析、统计分析、线性代数、随机数生成等。它包含了各种数学函数和工具，方便开发人员进行各种数学运算和数据处理操作。

2. JFreeChart：JFreeChart 是一个用于创建图表的 Java 库，可以用于可视化数据分析结果。它支持各种常见的图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图等，可以直观地展示数据分析的结果，帮助用户更好地理解数据。

3. Weka：Weka 是一个流行的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。Weka 支持各种数据预处理、特征选择、模型训练和评估等操作，可以帮助开发人员快速构建机器学习模型并进行数据分析。

4. Apache Spark：Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。Spark 提供了丰富的 API 和库，支持分布式数据处理、机器学习、图计算等功能，可以帮助开发人员高效地进行数据分析和处理。

5. Apache Mahout：Apache Mahout 是一个用于大规模机器学习的库，提供了各种机器学习算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。Mahout 支持推荐系统、聚类、分类、降维等任务，可以帮助开发人员处理大规模数据并提取有用的信息。

通过使用这些库，开发人员可以更方便地进行数据分析、统计分析、机器学习等操作，帮助他们更好地理解数据、发现规律，并作出相应的决策。这些库提供了丰富的功能和工具，可以满足不同场景下的数据分析需求，提高开发人员的工作效率和数据分析能力。

在Java中，进行数据分析常用的库有很多，其中一些流行的库包括Apache Commons Math、Weka、JSAT、Apache Spark、Jenetics、Javaml等。这些库提供了丰富的功能和工具，可以帮助开发人员在Java环境中进行数据分析和机器学习任务。接下来，我将简要介绍其中一些常用库的功能和用途。

Apache Commons Math

Apache Commons Math是一个开源的Java库，提供了许多用于数学和统计计算的工具和算法。它包括了大量的数值分析、线性代数、随机数生成、优化算法等功能，适用于各种数学计算和数据分析任务。

Apache Commons Math可以用于执行诸如线性回归、曲线拟合、概率分布计算、插值等常见的数学计算操作。此外，它还提供了一些常见的概率分布、统计测试和描述性统计等功能，方便开发人员进行数据分析和统计建模。

Weka

Weka是一款流行的机器学习和数据挖掘软件，提供了丰富的算法和工具，方便用户进行数据分析和模式识别任务。虽然Weka是用Java编写的，但它也提供了方便的图形用户界面，使得用户可以轻松地进行数据导入、预处理、模型建立等操作。

Weka包含了许多常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则挖掘等。用户可以通过Weka进行数据预处理、特征选择、模型生成、评估等一系列机器学习任务，为数据分析提供了强大的支持。

Apache Spark

Apache Spark是一个快速、通用和易于使用的大数据处理引擎，也可以用于数据分析和机器学习。通过Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）和DataFrame API，用户可以在分布式计算环境中进行数据处理和分析，提高数据处理速度和效率。

Spark提供了丰富的机器学习库（MLlib）和图处理库（GraphX），可以用于实现各种机器学习算法和图算法。开发人员可以使用Spark进行数据清洗、特征提取、模型训练、预测等操作，从而完成复杂的数据分析任务。

Javaml

Javaml是一个专门用于机器学习的Java库，提供了许多机器学习算法和工具，方便开发人员进行数据挖掘和模式识别。Javaml支持各种常见的机器学习任务，如分类、聚类、回归、降维等。

Javaml包括了许多经典的机器学习算法，如K近邻、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。用户可以使用Javaml进行数据预处理、特征选择、算法调参、模型评估等操作，快速构建和部署机器学习模型。

综上所述，以上是一些在Java数据分析中常用的库，每个库都有其特点和适用场景，开发人员可以根据具体需求选择合适的库来完成数据分析任务。