目前中国金融市场正处在一个大转型的时期,以最具代表性的券商行业来看,随着计算机技术的飞速发展,金融领域第一次与大数据发生激烈的融合,券商行业也加速了数据化、智能化转型。营业部是券商最重要的组成部分和盈利部门,是交易数据最为广泛全面的机构,利用大数据分析建模可以快速准确地对营业部进行多角度画像,从而获取每个营业部的风格及偏好,不仅可以分析该券商平台下各营业部特点,也可以更加直观地了解到他们的盈利能力,从而对于营业部管理和经营有着至关重要的作用。一方面节约了企业成本,既能减少人工投入资金,又能促进各营业部之间相互交流学习,反过来为理财经理们提供新思路新途径,另一方面也使得用户能够得到更好的投资理财服务,真正做到既全面又精确,不断发挥用户投资的自主性。本文选取市场上比较有代表性的龙虎榜作为数据来源,爬取网页上近4000多家营业部的历史交易数据明细信息。参照主流文献方法对单个营业部进行深入数据挖掘,多角度进行探索性数据分析,构建了包括行业偏好、价格偏好、风险偏好、价值偏好在内的四种标签指标体系,再基于三种聚类模型对初步的画像指标进行精准聚类,最后运用主成分分析法聚类降维、归一化处理,得到营业部综合盈利能力排行榜。本文创造性地提出了利用用户画像技术来探索构建企业机构管理标准新模式,通过定量和定性的方法挖掘营业部数据,全方位刻画券商平台分支机构营业部画像,方便企业进行营业部归类管理以及观察公司经营状况。