需求：用房价数据集，做可视化统计分析，用机器学习做一个预测，可以预测房价。最后做一个前端网页，呈现可视化的图像，把预测的交互做上去。能输入特征然后输出那个预测结果。 软件：Python

好的，那我们可以按照以下步骤来实现：

1. 数据准备：收集房价数据集，对数据集进行清洗、去重、处理缺失值等操作。

2. 可视化分析：使用 Python 的数据可视化库（如 Matplotlib、Seaborn 等）对数据进行可视化分析，探索数据之间的关系、分布等。

3. 特征工程：对数据进行特征工程，包括特征选择、特征提取、特征编码等操作。

4. 模型选择与训练：选择适合的机器学习模型（如线性回归、决策树、随机森林等），使用训练数据对模型进行训练。

5. 模型评估与调优：使用测试数据对模型进行评估，根据评估结果进行模型调优。

6. 前端网页开发：使用前端框架（如 React、Vue.js 等）开发交互式网页，可以输入特征并输出预测结果。

最后，我们可以将前端网页与后端 Python 程序进行连接，实现输入特征并输出预测结果的功能。