本发明提供一种用户满意度预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取目标用户的动态数据以及静态数据；基于经验模态分解方法，将动态数据分解为多个本征模态函数和残差值，并构建拓展矩阵；基于预设权重系数，对静态数据进行加权，得到加权后的静态数据矩阵；对加权后的静态数据矩阵以及拓展矩阵进行拼接，并基于拼接矩阵进行满意度预测。本发明提供的用户满意度预测方法、装置、电子设备及存储介质，采用经验模态分解将用户的感知动态时间序列数据进行分解处理并与静态数据进行耦合处理得到增强特征，可以针对用户行为数据的复杂动态特征进行深入分析，提升了对目标用户的满意度预测的准确率。