本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用户多维度指标数据的聚合方法，包括：根据每个用户在每种维度组合下的所属类簇中的数据点分布、每个用户对应的行为数据，获得低样本数量聚类用户；根据每个低样本数量聚类用户在每种维度组合下对应的数据点与目标点之间的距离、每个低样本数量聚类用户的低意向倾向程度、在每种维度组合下对应的类簇中的用户的单维度低意向倾向程度，获得最少样本数；根据最少样本数进行用户多维度指标数据的聚合，并完成用户个性化筛选。本发明减小了最少样本数对聚类的影响，提高了多维度指标数据的聚合的准确性。