大数据的类型主要包括以下几种：
交易数据：大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这些数据类型包括POS或电子商务购物数据，以及行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
人为数据：非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
移动数据：随着能够上网的智能手机和平板的普及，移动数据成为大数据的一个重要组成部分。
机器和传感器数据：这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些数据来自新兴的物联网（IoT）。
大数据的特征主要体现在以下几个方面：
大量：指大数据量非常大，数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。
高速：指大数据必须得到高效、迅速的处理，以获得所需的信息。
多样化：体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。
可变性：由于数据来源和格式的多样性，大数据在处理和管理过程中可能会面临各种变化和挑战。
真实性：大数据反映的内容应该全面、真实，以保证数据的可信度和价值。
复杂性：由于数据量巨大且来源多渠道，大数据的处理和分析通常较为复杂。
价值：合理运用大数据，可以从中挖掘出有价值的信息，以低成本创造高价值。
这些特征和类型使得大数据在现代社会中发挥着越来越重要的作用，无论是商业决策、市场分析，还是科学研究，大数据都为我们提供了前所未有的机会和可能性。