介绍房价数据挖掘与可视化的研究背景和重要性，强调Python在数据处理和可视化中的优势
明确本研究的目标是构建一个高效、准确的房价数据挖掘与可视化系统，为政府、企业和个人提供科学合理的房价预测和决策支持
概述本研究采用的数据挖掘算法（如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等）和可视化技术
介绍本文的章节安排和内容概要，包括数据获取、预处理、模型构建与验证、系统设计与实现等
介绍数据来源，包括各大房产网站、政府公开数据平台等渠道
描述数据清洗的过程，包括去除无效数据、填补缺失值等步骤
介绍数据整合的方法，包括合并多个数据源、统一数据格式等
描述数据预处理的具体操作，包括特征工程、标准化或归一化等
介绍线性回归的基本原理及其在房价预测中的应用
介绍决策树的基本原理及其在房价预测中的应用
介绍随机森林的基本原理及其在房价预测中的应用
介绍梯度提升树的基本原理及其在房价预测中的应用
介绍神经网络的基本原理及其在房价预测中的应用
介绍常用的可视化技术，如柱状图、折线图、热力图等
分析用户对房价数据可视化的需求和期望
设计多种实用性和针对性强的数据可视化视图
设计用户友好的交互功能，增强用户体验
设计系统的整体架构，包括数据处理模块、数据挖掘模块和可视化模块
描述数据处理模块的功能和实现细节
描述数据挖掘模块的功能和实现细节
描述可视化模块的功能和实现细节
对系统进行测试，确保各项功能正常运行
基于实际数据，验证房价预测模型的有效性
分析实证结果，探讨模型的优势和不足之处
提出优化模型的建议，进一步提高预测准确性
总结研究的主要发现和结论
基于研究结论，提出改善房价预测和决策支持的政策建议