对数据做分析特征分析，并把特征作为输入，用于神经网络的预测，请给出实现的方法和示例代码

特征分析是数据分析中非常重要的一部分，特征分析的目的是发现数据中的规律和特征，进而为模型的预测提供有力的支持。在神经网络中，特征作为输入是非常重要的，因此，如何进行特征分析并将其作为神经网络的输入是非常关键的。

以下是一个简单的特征分析和神经网络预测的示例代码，假设我们有一个包含房屋面积、房间数、房龄和房价的数据集，我们想要通过神经网络预测房屋价格。我们可以先进行数据的特征分析，然后将特征作为神经网络的输入进行训练和预测。具体实现如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_price.csv')

# 特征处理
features = ['area', 'rooms', 'age']
target = 'price'
X = data[features]
y = data[target]

# 标准化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在上述代码中，我们首先读取了数据集，然后对特征进行处理，并使用MinMaxScaler对特征进行标准化处理。接着，我们将数据集分为训练集和测试集，并构建了一个简单的神经网络模型。最后，我们在测试集上进行了预测，并打印出了预测结果。

需要注意的是，以上示例代码仅供参考，实际应用中需要根据数据集的特点和需求进行适当的修改和调整。