电子商务中的大数据类型主要包括以下几种：
1. 交易数据：这是电子商务中最常见的大数据类型，包括用户的购买记录、订单信息、支付方式等。这些数据可以帮助企业了解用户的购物习惯和需求，从而提供更个性化的服务。
2. 用户行为数据：这是指用户在电子商务平台上的行为数据，如浏览记录、点击率、停留时间、搜索关键词等。通过分析这些数据，企业可以了解用户的兴趣和偏好，优化产品推荐和广告投放。
3. 社交媒体数据：随着社交媒体的普及，越来越多的用户通过社交网络分享购物经验和评价。这些数据可以帮助企业了解市场趋势和竞争对手的情况，提高品牌知名度和影响力。
4. 物流数据：这是指电子商务平台与物流公司之间的数据交换，包括订单配送状态、物流费用、配送时间等。通过对这些数据的分析，企业可以优化物流配送方案，提高客户满意度。
5. 信用数据：在电子商务中，信用是非常重要的因素。企业可以通过分析用户的信用记录、历史交易记录等信息，评估用户的信用风险，降低交易成本。
6. 价格数据：这是指电商平台上的价格信息，包括商品价格、促销价格、优惠券使用情况等。通过对这些数据的分析，企业可以制定合理的定价策略，提高销售额。
7. 用户画像数据：这是指基于用户行为和特征构建的用户画像，包括年龄、性别、地域、兴趣爱好等。通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解目标用户群体，实现精准营销。
8. 行业数据：这是指与电子商务相关的行业数据，如市场规模、竞争格局、政策法规等。通过对这些数据的分析，企业可以把握行业发展趋势，调整业务策略。
9. 宏观经济数据：这是指影响电子商务发展的宏观经济数据，如GDP增长率、消费者信心指数、通货膨胀率等。通过对这些数据的分析，企业可以预测市场变化，制定相应的经营计划。
10. 技术数据：这是指与电子商务平台运营相关的技术数据，如服务器性能、系统稳定性、安全防护能力等。通过对这些数据的分析，企业可以确保平台的稳定运行，提高用户体验。
总之，电子商务中的大数据类型丰富多样，涵盖了用户行为、社交媒体、物流、信用、价格、用户画像、行业、宏观经济和技术等多个方面。通过对这些数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求，优化产品和服务，提高竞争力。
