数字技术的飞速发展推进了全球数字化进程。数据作为推动经济发展的重要资源，其价值评估尚未形成统一范式。随着数据规模增长，数据质量良莠不齐、数据失真也是亟待解决的问题。数据价值评估有利于评估数据质量、筛选失真数据、推进数据融通，其重要性不言而喻。本文基于在线医疗平台背景，利用沙普利值方法评估医患匹配场景下的数据价值，借助评估结果提高平台中的数据价值利用效率。首先，平台在事前利用医生历史问诊特征，使用XGBoost模型对不同医生的未来一年的问诊需求进行预测。进一步，根据医疗平台线上服务模式构建医院根据预测结果的运营收益函数，形成数据-模型-收益的价值链条。最后，使用沙普利值方法评估数据价值，验证价值评估方法的有效性，分析平台高价值数据特征。研究发现：沙普利值能根据任务更有目的性地捕获数据价值；平台依据沙普利值进行数据筛选能实现模型的降本增效，提升数据价值的释放效率；同时沙普利值也能捕捉平台中的虚假数据，改善数据质量。因此，对数据价值进行适当评估有助于平台的业务理解，提升数据价值释放效率。
