本发明涉及服务器技术领域，尤其涉及一种集群资源使用率预测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取表征集群资源使用率的原始时序数据；采用经验模态分解算法对原始时序数据进行分解和筛选得到待检验数据，待检验数据包括若干分量；对待检验数据中的每个分量进行平稳性检验；响应于待检验数据中的某一分量属于平稳序列，则将某一分量代入预测模型得到对应的预测数据；响应于待检验数据中的分量均为平稳序列，则整合所得到所有的预测数据得到原始时序数据对应的预测结果。本发明方案采用经验模态分解解决时序数据预测中数据多样且非平稳性的问题，实现集群中各个主机资源使用情况的精准预测，有助于提升对集群资源的管理、维护效率。