统计数据类型主要有以下几种：

1. 定量数据。

2. 定性数据。

3. 序列数据。

接下来进行详细解释：

定量数据：这是最常用的一类统计数据类型，表现为具体的数值，可以通过计算器或计算器软件进行处理。这类数据通常是连续变化的，例如身高、体重、温度等。定量数据可以精确反映事物数量特征和数量关系。对于这类数据，常常采用均数、中位数、众数等统计量进行描述和分析。

定性数据：这类数据表现为类别或属性，通常用于描述样本的特性或特征，而不提供数量信息。比如性别、教育程度等。定性数据通常用于分类和分组的目的，并可能进一步转化为编码数据进行统计分析。对于这类数据，通常采用频数和百分比进行描述和分析。统计检验时常常需要对其是否满足某种分布假设进行检验。比如是否满足正态分布假设等。通过不同的统计方法，如方差分析、交叉表分析等，可以对定性数据进行深入分析和解读。

序列数据：序列数据反映了一个对象在序列中的相对位置，并且是有序的，一般是对一段时间内多次采集数据的测量记录加以排列后所获得的结果，主要关注对象的先后关系。在统计学上对这些数据进行关联性分析主要用来描述一组数据在序列变化过程中与另一组数据的对应关系以及变化的趋势等。对于这类数据常常采用时间序列分析等方法进行研究和预测。比如股票价格的变动等就属于典型的序列数据。序列数据的分析可以揭示出事物随时间变化的趋势和规律。通过对数据的时序分析，可以预测未来的发展趋势和变化。常见的时序分析方法包括时间序列分解法、时间序列预测模型等。这些模型可以帮助我们更好地理解和预测时间序列数据的走势和变化。从而帮助我们做出更加明智的决策和规划。此外还有一些更复杂的数据类型如文本数据和图像数据等在统计学中也有着广泛的应用领域和独特的处理方法。在进行统计分析时需要根据数据的类型和特点选择合适的方法和模型进行分析以获得更加准确和可靠的结果。