大数据分析的数据类型主要包括以下三种：
1. 结构化数据：这是最常见的数据类型，包括各种表格、数据库中的数据。这些数据通常具有明确的列和行，并且可以很容易地通过SQL查询进行检索和分析。例如，一个销售数据的表格可能包含日期、产品名称、销售额等列。
2. 半结构化数据：这种数据类型介于结构化数据和非结构化数据之间。它通常以某种方式组织在一起，但仍然需要解析才能进行分析。例如，日志文件、XML文档或JSON对象。这些数据可以通过特定的解析技术（如正则表达式、XML解析器或JSON解析器）进行解析和分析。
3. 非结构化数据：这种数据类型是最难以处理的，因为它没有固定的格式。非结构化数据可以是文本、图片、音频、视频等多种形式。为了分析这些数据，通常需要使用机器学习和自然语言处理技术。例如，社交媒体帖子、新闻报道或用户评论等。
这三种数据类型在实际应用中可能会相互交叉和重叠。例如，一个在线购物网站的订单记录可能既包含结构化数据（如订单号、商品名称、价格等），也可能包含半结构化数据（如用户评论、评分等），还可能包含非结构化数据（如图片、视频等）。
总之，大数据分析的数据类型主要有三种：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。每种数据类型都有其特点和处理方法，因此在进行数据分析时需要根据具体情况选择合适的数据类型和方法。
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