电子商务网络大数据平台的类型主要包括以下几种：
1. 数据采集平台：这类平台主要负责收集和整合各类数据，包括用户行为数据、交易数据、市场数据等。数据采集平台通常采用爬虫技术、API接口等方式进行数据采集，然后将采集到的数据进行清洗、整理和存储。数据采集平台的主要目标是为电商平台提供全面、准确的数据支持，以便更好地了解用户需求、优化产品推荐、提高用户体验等。
2. 数据分析平台：这类平台主要负责对采集到的数据进行分析和挖掘，以发现潜在的商业价值和趋势。数据分析平台通常采用机器学习、深度学习等技术，对海量数据进行深度分析，提取有价值的信息和模式。数据分析平台的主要目标是为电商平台提供精准的营销策略、个性化的产品推荐、智能的风险预警等，以提高平台的运营效率和盈利能力。
3. 数据可视化平台：这类平台主要负责将数据分析结果以直观的方式展示给用户，帮助用户更清晰地了解数据背后的含义。数据可视化平台通常采用图表、地图、仪表盘等多种形式，将复杂的数据关系和趋势以图形化的方式呈现。数据可视化平台的主要目标是提高数据的可读性和易用性，使用户能够更直观地理解数据，从而做出更明智的决策。
4. 数据安全平台：这类平台主要负责保护电商平台的数据安全，防止数据泄露、篡改等风险。数据安全平台通常采用加密技术、访问控制、审计日志等手段，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性。数据安全平台的主要目标是保障电商平台的数据资产不受损失，维护平台的正常运营和声誉。
5. 数据服务平台：这类平台主要负责将电商平台的数据资源提供给其他业务部门或合作伙伴使用。数据服务平台通常采用API接口、数据仓库等技术，实现数据的共享和复用。数据服务平台的主要目标是促进电商平台与其他业务部门的协同工作，提高整体运营效率。
6. 数据治理平台：这类平台主要负责规范电商平台的数据管理流程，确保数据的质量和一致性。数据治理平台通常采用数据标准、数据质量管理、数据生命周期管理等手段，对数据进行规范化管理。数据治理平台的主要目标是提高数据的可用性和可靠性，降低数据管理的风险。
总之，电子商务网络大数据平台涵盖了数据采集、数据分析、数据可视化、数据安全、数据服务和数据治理等多个方面，通过这些平台的综合运用，可以有效地提升电商平台的运营效率和盈利能力，实现可持续发展。
