本申请公开了一种模型构建方法、装置、设备及计算机存储介质，通过将样本数据集对应输入多层神经网络，训练得到多层全连接神经网络；然后根据多个输入样本在每个中间层各个节点的计算值，按照节点进行层次聚类计算得到各个节点对应的聚类区间，并根据各个节点对应的聚类区间，计算多个输入样本在各个中间层的输入数据的密度分布数据；根据密度分布数据确定对应各个中间层维度指标的诊断标准，进而构建得到多层维度指标的诊断模型。这样基于神经网络和层次聚类得到的诊断模型体系，为高维多层次、非线性的动态诊断模型体系，利于提高对企业数据的分析预测的灵活性。