1.一種基于用戶行為推薦電池配置的方法，其特征在于，包括：
獲取用戶駕駛的電動(dòng)汽車的在途數(shù)據(jù)，所述在途數(shù)據(jù)包括在途電池模塊信息、充電行為信息和駕駛行為信息其中一個(gè)或多個(gè)；
對(duì)所述在途電池模塊信息進(jìn)行篩選，篩選后得出在途特征子集；
對(duì)所述特征子集進(jìn)行因子分析，根據(jù)分析結(jié)果向用戶發(fā)送新的電池的設(shè)置信息，同時(shí)向服務(wù)器發(fā)送用戶行為分布信息。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對(duì)所述特征子集進(jìn)行因子分析前，還包括：
比較所述在途特征子集與用戶基礎(chǔ)充電行為和駕駛行為模塊信息的信息覆蓋度；
如果所述信息覆蓋度小于或等于50％，則將用戶基礎(chǔ)充電行為和駕駛行為模塊信息補(bǔ)充到所述在途特征子集缺失的對(duì)應(yīng)信息中。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對(duì)所述特征子集進(jìn)行因子分析后，還包括：
根據(jù)因子分析結(jié)果，對(duì)用戶進(jìn)行聚類。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述充電行為信息具體包括：
用戶充電行為信息子集，所述用戶充電行為信息的特征子集為SOC、充電樁插拔狀態(tài)、剩余能量、剩余時(shí)間、車架號(hào)、SOC低報(bào)警、初始充電SOC、初始充電時(shí)間其中一個(gè)或多個(gè)；
所述駕駛行為信息具體包括：
用戶駕駛行為信息子集，所述用戶駕駛行為信息的特征子集為電機(jī)扭矩、電機(jī)轉(zhuǎn)速、車輛速度、檔位、續(xù)駛里程、SOC、行駛時(shí)間、車架號(hào)、加速度其中一個(gè)或多個(gè)。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在途特征子集包括：用戶充電行為統(tǒng)計(jì)與用戶駕駛行為統(tǒng)計(jì)。
6.一種基于用戶行為推薦電池配置的裝置，其特征在于，包括：
信息采集模塊，獲取用戶駕駛的電動(dòng)汽車的在途數(shù)據(jù)，所述在途數(shù)據(jù)包括在途電池模塊信息、充電行為信息和駕駛行為信息其中一個(gè)或多個(gè)；
信息篩選模塊，對(duì)所述在途電池模塊信息進(jìn)行篩選，篩選后得出在途特征子集；
信息分析模塊，用于對(duì)所述特征子集進(jìn)行因子分析；
信息發(fā)送模塊，所述信息發(fā)送模塊包括：
第一發(fā)送模塊，所述第一發(fā)送模塊用于向用戶發(fā)送新的電池的設(shè)置信息；
第二發(fā)送模塊，所述第二發(fā)送模塊用于向服務(wù)器發(fā)送用戶行為分布信息。
7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括：
比較補(bǔ)充模塊，用于比較所述在途特征子集與用戶基礎(chǔ)充電行為和駕駛行為模塊信息的信息覆蓋度；如果所述信息覆蓋度小于或等于50％，則將用戶基礎(chǔ)充電行為和駕駛行為模塊信息補(bǔ)充到所述在途特征子集缺失的對(duì)應(yīng)信息中。
8.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括：
聚類模塊，用于根據(jù)因子分析結(jié)果，對(duì)用戶進(jìn)行聚類。
9.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述充電行為信息具體包括：
用戶充電行為信息子集，所述用戶充電行為信息的特征子集為SOC、充電樁插拔狀態(tài)、剩余能量、剩余時(shí)間、車架號(hào)、SOC低報(bào)警、初始充電SOC、初始充電時(shí)間其中一個(gè)或多個(gè)；
所述駕駛行為信息具體包括：
用戶駕駛行為信息子集，所述用戶駕駛行為信息的特征子集為電機(jī)扭矩、電機(jī)轉(zhuǎn)速、車輛速度、檔位、續(xù)駛里程、SOC、行駛時(shí)間、車架號(hào)、加速度其中一個(gè)或多個(gè)。
10.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述在途特征子集包括：用戶充電行為統(tǒng)計(jì)與用戶駕駛行為統(tǒng)計(jì)。