1.一种基于用户行为推荐电池配置的方法，其特征在于，包括：
获取用户驾驶的电动汽车的在途数据，所述在途数据包括在途电池模块信息、充电行为信息和驾驶行为信息其中一个或多个；
对所述在途电池模块信息进行筛选，筛选后得出在途特征子集；
对所述特征子集进行因子分析，根据分析结果向用户发送新的电池的设置信息，同时向服务器发送用户行为分布信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述特征子集进行因子分析前，还包括：
比较所述在途特征子集与用户基础充电行为和驾驶行为模块信息的信息覆盖度；
如果所述信息覆盖度小于或等于50％，则将用户基础充电行为和驾驶行为模块信息补充到所述在途特征子集缺失的对应信息中。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述特征子集进行因子分析后，还包括：
根据因子分析结果，对用户进行聚类。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电行为信息具体包括：
用户充电行为信息子集，所述用户充电行为信息的特征子集为SOC、充电桩插拔状态、剩余能量、剩余时间、车架号、SOC低报警、初始充电SOC、初始充电时间其中一个或多个；
所述驾驶行为信息具体包括：
用户驾驶行为信息子集，所述用户驾驶行为信息的特征子集为电机扭矩、电机转速、车辆速度、档位、续驶里程、SOC、行驶时间、车架号、加速度其中一个或多个。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在途特征子集包括：用户充电行为统计与用户驾驶行为统计。
6.一种基于用户行为推荐电池配置的装置，其特征在于，包括：
信息采集模块，获取用户驾驶的电动汽车的在途数据，所述在途数据包括在途电池模块信息、充电行为信息和驾驶行为信息其中一个或多个；
信息筛选模块，对所述在途电池模块信息进行筛选，筛选后得出在途特征子集；
信息分析模块，用于对所述特征子集进行因子分析；
信息发送模块，所述信息发送模块包括：
第一发送模块，所述第一发送模块用于向用户发送新的电池的设置信息；
第二发送模块，所述第二发送模块用于向服务器发送用户行为分布信息。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
比较补充模块，用于比较所述在途特征子集与用户基础充电行为和驾驶行为模块信息的信息覆盖度；如果所述信息覆盖度小于或等于50％，则将用户基础充电行为和驾驶行为模块信息补充到所述在途特征子集缺失的对应信息中。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
聚类模块，用于根据因子分析结果，对用户进行聚类。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述充电行为信息具体包括：
用户充电行为信息子集，所述用户充电行为信息的特征子集为SOC、充电桩插拔状态、剩余能量、剩余时间、车架号、SOC低报警、初始充电SOC、初始充电时间其中一个或多个；
所述驾驶行为信息具体包括：
用户驾驶行为信息子集，所述用户驾驶行为信息的特征子集为电机扭矩、电机转速、车辆速度、档位、续驶里程、SOC、行驶时间、车架号、加速度其中一个或多个。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述在途特征子集包括：用户充电行为统计与用户驾驶行为统计。