随着信息技术的快速发展,产生了刻画信息资源的新概念——大数据,大数据已经成为近年来频率最高的词汇之一,它不仅是一个学术词汇,而且已经逐渐变成了一个商品名称。无论从学术研究角度,还是数据交易需求,如何评价大数据集的可用性和大数据商业价值都是一个新的问题。为了解决以上问题,本文进行了理论研究和实验分析,提出大数据可用性评价模型和大数据估价评价模型,为学术和流通领域提供参考。结合大数据的4V(Volume、Variety、Velocity、Value,简称4V)特性,分段统计抽样数据的4V特性分布,从而给出基于分段分布的大数据特性概率模型、大数据集的可用性加权评价模型以及大数据价值估算评价模型。提出了实现大数据分块抽样的算法、大数据集可用性评价模型中各个特性加权系数的求解算法,以及大数据价值估计算法。对上述提出的算法给出了实验分析结果,又结合视频大数据分析中的数据可用性评价需求,给出了算法的应用示范和实际案例应用,大数据可用性评价模型可以用于数据科学实验的数据评价,也可以用于大数据交易市场的数据集定价。