1.一种应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据历史用户需求文本，构建训练样本；

S2、采用训练样本对车型匹配模型进行训练，得到训练完成的车型匹配模型；

S3、通过汽车营销管理系统软件录入当前用户需求文本；

S4、对当前用户需求文本进行分词和向量化处理，得到当前用户需求样本；

S5、将当前用户需求样本中每个词组向量输入车型匹配模型中每个词组特征提取通道中，进行多词组特征提取，得到与当前用户需求匹配的车型；

所述S2中车型匹配模型包括：词组特征提取通道、Concat层、LSTM层和分类层，其中，词组特征提取通道的数量大于等于2；

每个所述词组特征提取通道的输入端用于输入一个词组向量；所述Concat层的输入端分别与多个词组特征提取通道的输出端连接，其输出端与LSTM层的输入端连接；所述分类层的输入端与LSTM层的输出端连接，其输出端作为车型匹配模型的输出端；

所述词组特征提取通道包括：行卷积层、列卷积层、转置运算层、乘法器、平均池化层、最大池化层、加法器、特征提取层和矩阵运算器；

所述行卷积层的输入端与转置运算层的输入端连接，并作为词组特征提取通道的输入端；所述转置运算层的输出端与列卷积层的输入端连接；所述乘法器的第一输入端与行卷积层的输出端连接，其第二输入端与列卷积层的输出端连接，其输出端分别与平均池化层的输入端和最大池化层的输入端连接；所述加法器的第一输入端与平均池化层的输出端连接，其第二输入端与最大池化层的输出端连接，其输出端分别与特征提取层的输入端和矩阵运算器的第一输入端连接；所述矩阵运算器的第二输入端与特征提取层的输出端连接，其输出端作为词组特征提取通道的输出端；

所述转置运算层用于对词组向量进行转置运算，得到列向量，所述行卷积层用于对词组向量进行一维卷积运算，所述列卷积层用于对列向量进行一维卷积运算；

所述特征提取层的表达式为：

，

其中， 为特征提取层的第n个输出，tanh为双曲正切函数，sigmoid为S型激活函数，xn为特征提取层的第n个输入，wn为第n个输入xn的权重，bn为第n个输入xn的偏置；

所述矩阵运算器的计算公式为：

，

其中，vn为矩阵运算器的第n个输出，e为自然常数，γ为比例系数，N为特征提取层输出的数量；

所述S2包括以下分步骤：

S21、将训练样本输入到车型匹配模型中，得到车型匹配模型的输出；

S22、根据车型匹配模型的输出，基于损失函数，计算损失值；

S23、判断损失值是否大于阈值，若是，则跳转至步骤S24、若否，则车型匹配模型训练完成，结束分步骤；

S24、对车型匹配模型中权重进行更新，并跳转至步骤S21；

所述S22中损失函数为：

，

其中，Ei为第i次训练时的损失值，yi,j为第i次训练时车型匹配模型输出的第j个数值，为第i次训练时标签的第j个数值，ln为对数函数，e为自然常数，M为车型匹配模型输出的数值的数量；

所述S24中对车型匹配模型中权重进行更新包括：根据损失值，更新分类层的权重；根据损失值，更新LSTM层的权重；根据损失值，更新词组特征提取通道的权重；

所述更新分类层的权重的公式为：

，

其中，wc,i+1为第i+1次训练时分类层的权重，wc,i为第i次训练时分类层的权重，Ei为第i次训练时的损失值，e为自然常数；

所述更新LSTM层的权重的公式为：

，

其中，wL,i+1为第i+1次训练时LSTM层的权重，wL,i为第i次训练时LSTM层的权重，μ为大于

1的增强系数；

所述更新词组特征提取通道的权重的公式为：

，

其中，wP,i+1为第i+1次训练时词组特征提取通道的权重，wP,i为第i次训练时词组特征提取通道的权重，tanh为双曲正切函数。

2.根据权利要求1所述的应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法，其特征在于，所述S1包括以下分步骤：S11、将历史用户需求文本进行分词处理，提取有效词组，构成词组样本，其中，词组样本中包含多个有效词组，有效词组包括：车辆颜色、油耗、价格、发动机功率、油耗和尺寸；

S12、将词组样本向量化处理，得到词组向量样本，其中，词组向量样本包括多个词组向量；

S13、采用车型对词组向量样本进行标注标签，得到训练样本。

3.根据权利要求1 2任一项所述的应用于汽车营销管理系统软件的数据分析方法的系~统，其特征在于，包括：训练样本构建单元、训练单元、汽车营销管理系统软件、当前用户需求样本构建单元和匹配单元；

所述训练样本构建单元用于根据历史用户需求文本，构建训练样本；所述训练单元用于采用训练样本对车型匹配模型进行训练，得到训练完成的车型匹配模型；所述汽车营销管理系统软件用于录入当前用户需求文本；所述当前用户需求样本构建单元用于对当前用户需求文本进行分词和向量化处理，得到当前用户需求样本；所述匹配单元用于将当前用户需求样本中每个词组向量输入车型匹配模型中每个词组特征提取通道中，进行多词组特征提取，得到与当前用户需求匹配的车型。