1.一种数据分析方法，应用于一电视终端，其特征在于，包括：获取用户的第一行为数据集；其中，所述第一行为数据集为从预设数据库中获取的用户在预设时间范围内的所有收视行为数据的集合，所述收视行为数据包括用户的收看时长以及收看的电视节目的有关信息，所述电视节目的有关信息包括所述电视节目的人员信息以及属性信息，所述属性信息包括节目内容以及节目类型；

将所述第一行为数据集转换为用于训练预测模型的第一特征集；

根据所述第一特征集，对预设分类算法的函数进行训练建模以得到预测模型；

若检测到用户正在收看一电视节目，获取用户的收视行为数据，其中，将所获取的用户的收视行为数据作为第一收视行为数据；

将所述第一收视行为数据输入到所述预测模型中学习以得到用户正在收看的电视节目的用户喜好度，其中，将得到的用户正在收看的电视节目的用户喜好度作为第一用户喜好度；

根据所述第一用户喜好度以及所述第一收视行为数据生成第一互动活动；以及向用户推荐所生成的第一互动活动。

2.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述获取用户的第一行为数据集的步骤之前，还包括：若检测到用户收看一电视频道，获取所述电视频道ID以及当前时间；

根据所述电视频道ID以及当前时间确定所述用户收看的电视节目；

获取所确定的电视节目的有关信息以及用户收看时长；以及

将所获取的电视节目的有关信息以及用户收看时长作为一条收视行为数据保存到一预设数据库中。

3.根据权利要求2所述的数据分析方法，其特征在于，所述将所述第一行为数据集转换为用于训练预测模型的第一特征集，包括：对所述第一行为数据集进行数据分析以获得多个节目类型的用户收看时长；

根据所获得的多个节目类型的用户收看时长确定多个节目类型的用户喜好度，其中，各个所述节目类型的用户喜好度为各个节目类型的用户收看时长分别与所有节目类型的收看总时长的比值；

根据所确定的多个节目类型的用户喜好度以及第一行为数据集获取满足预设条件的节目类型的人员统计表，其中，所述人员统计表的内容包括人员的姓名以及出现次数；以及根据所获取的人员统计表确定用户收看的人员兴趣度，其中，所述人员兴趣度为所获取的人员统计表中每个人员的出现次数分别与所有人员的出现次数之和的比值，以及将所确定的用户喜好度以及人员兴趣度作为用于训练预测模型的第一特征集。

4.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述预设分类算法为逻辑回归算法，所述根据所述第一特征集，对预设分类算法的函数进行训练建模以得到预测模型，包括：根据所述第一特征集，对逻辑回归算法的函数进行训练建模以得到所述预测模型。

5.根据权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，所述根据所述第一用户喜好度以及所述第一收视行为数据生成第一互动活动，包括：判断所述第一用户喜好度是否满足预设条件；

若所述第一用户喜好度满足预设条件，确定用户正在收看的电视节目的节目类型对应的互动活动类型；

获取所确定的互动活动类型所对应的互动活动模板；以及

在所获取的互动活动模板的多个预设标签位置上对应填充所述第一收视行为数据以生成第一互动活动。

6.根据权利要求1所述的数据分析方法，所述向用户推荐所生成的第一互动活动的步骤之后，还包括：获取用户的第二行为数据集；其中，所述第二行为数据集为用户在所述第一互动活动中的所有行为数据；

将所述第二行为数据集转换为第二特征集；

根据所述第二特征集，对所述预测模型进行校验以获得优化后的预测模型；

若再次检测到用户收看一电视节目，获取用户的第二收视行为数据；

将所述第二收视行为数据输入优化后的预测模型中学习以得到用户收看的电视节目的用户喜好度，其中，将得到的用户正在收看的电视节目的用户喜好度作为第二用户喜好度；

根据所述第二用户喜好度以及所述第二收视行为数据生成第二互动活动；以及向用户推荐所生成的第二互动活动。

7.根据权利要求6所述的数据分析方法，其特征在于，所述根据所述第二用户喜好度以及所述第二收视行为数据生成第二互动活动，包括：判断所述第二用户喜好度是否满足预设条件；

若所述第二用户喜好度满足预设条件，确定用户收看的电视节目的节目类型所对应的互动活动类型；

获取所确定的互动活动类型所对应的互动活动模板；以及

在所获取的互动活动模板的多个预设标签位置上对应填充所述第二收视行为数据以生成第二互动活动。

8.一种数据分析装置，应用于一电视终端，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取用户的第一行为数据集；其中，所述第一行为数据集为从预设数据库中获取的用户在预设时间范围内的所有收视行为数据的集合，所述收视行为数据包括用户的收看时长以及收看的电视节目的有关信息，所述电视节目的有关信息包括所述电视节目的人员信息以及属性信息，所述属性信息包括节目内容以及节目类型；

第一特征转换单元，用于将所述第一行为数据集转换为用于训练预测模型的第一特征集；

第一训练单元，用于根据所述第一特征集，对预设分类算法的函数进行训练建模以得到预测模型；

第二获取单元，用于若检测到用户正在收看一电视节目，获取用户的收视行为数据，其中，将所获取的用户的收视行为数据作为第一收视行为数据；

第一学习单元，用于将所述第一收视行为数据输入到所述预测模型中学习以得到用户正在收看的电视节目的用户喜好度，其中，将得到的用户正在收看的电视节目的用户喜好度作为第一用户喜好度；

第一生成单元，用于根据所述第一用户喜好度以及所述第一收视行为数据生成第一互动活动；以及第一推荐单元，用于向用户推荐所生成的第一互动活动。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的数据分析方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-7中任一项所述的数据分析方法。