То, что вы ищете, - это метод решения проблемы «регрессии».Есть много способов сделать это как в Python, так и в Excel.Вы найдете много справки о том, как настроить ваши данные, если вы воспользуетесь Google 'Машинное обучение регрессии Python'.
Для Python я бы попробовал использовать модуль scikit-learn.Пример кода может выглядеть следующим образом:
from sklearn import linear_model
import pandas as pd
# assume the input dataset you have above is read into a pandas dataframe:
data = pd.read_csv('inputdata.csv')
X = data[['Value1','Value2','Value3','Value4','Value5']]
y = data['Price']
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training sets
regr.fit(X, y)
# now assuming some new set of data with the same columns as your training data
X_test = pd.read_csv('inputdata.csv')[['Value1','Value2','Value3','Value4','Value5']]
# can generate predictions with
predictions = regr.predict(X_test)
Из приведенного выше видно, что код для создания модели, которая будет предсказывать новое значение, очень мал.Однако модель может не очень хорошо работать.Понимание того, как построить сильную модель, выходит за рамки этого вопроса, но есть много ресурсов, которые могут вам помочь, , например .