本公开实施例提供一种用户数据的分类方法、设备及存储介质，属于科技金融领域，该方法包括：步骤1：获取样本数据集；步骤2：将样本数据集中的多维向量划分为数据分类模型的多个目标簇；步骤3：确定多个目标簇对应的目标优化参数；步骤4：根据目标优化参数，去除多个目标簇中的无效簇和多个目标簇之间的相似特征；步骤5：循环执行步骤3和步骤4训练数据分类模型，直至当前循环确定的目标优化参数与上一次循环确定的目标优化参数的差值小于变化量阈值；步骤6：使用训练后的数据分类模型，确定待查询的用户数据的类型。通过该方式，可以自动优化用户数据的类型的数量，从而提高用户数据的分类效率。