數(shù)據(jù)分析主要包括以下幾類數(shù)據(jù)：

1. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：這是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)類型，包括數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)、電子表格（如Excel）中的數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)通常具有明確的字段和值，可以進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)分析和建模。

2. 文本數(shù)據(jù)：這包括文本文件、電子郵件、社交媒體帖子等。文本數(shù)據(jù)需要使用自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)來(lái)分析，例如情感分析、主題建模等。

3. 圖像和視頻數(shù)據(jù)：這些數(shù)據(jù)通常用于可視化分析，例如通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)分析面部表情、手勢(shì)等。

4. 傳感器數(shù)據(jù)：來(lái)自各種傳感器（如溫度傳感器、濕度傳感器、GPS傳感器等）的數(shù)據(jù)可以用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、健康跟蹤等領(lǐng)域。

5. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)：這類數(shù)據(jù)記錄了隨時(shí)間變化的事件，例如股票價(jià)格、天氣數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等。時(shí)間序列分析可以幫助我們預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)、識(shí)別模式等。

6. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：這類數(shù)據(jù)沒(méi)有固定的格式，例如日志文件、用戶評(píng)論、社交媒體帖子等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析通常需要使用自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。