在数据分析领域中，复杂数据通常被分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种类型。每种类型数据都具有其独特的特点和处理方式。

结构化数据是最常见的数据类型，它以表格和关系数据库的形式存储，具有明确定义的数据模式，易于存储和分析。结构化数据通常通过SQL等查询语言进行处理，适用于大规模数据分析和处理。

半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的数据形式，它具有部分的结构化特征，但不符合传统的关系型数据库模式。半结构化数据通常以XML、 *** ON等格式存储，需要专门的处理工具和技术进行解析和分析，适用于Web数据挖掘和文档管理等领域。

非结构化数据是最复杂的数据类型，它不遵循任何预定义的数据模式，包括文本、音频、视频等形式。非结构化数据难以直接进行分析和处理，需要借助自然语言处理、机器学习等技术进行提取和挖掘，适用于社交媒体分析、情感分析等应用场景。

综上所述，复杂数据可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种类型，每种类型数据都具有不同的特点和处理方式，需要综合运用多种技术和工具进行有效的处理和分析。在实际应用中，针对不同类型的数据，需要选择合适的处理 *** 和工具，以实现更准确的数据分析和挖掘。