本文详述了数据分析中的三种关键数据类型：数值型、类别型和时间型数据，探讨了它们的特点和分析方法，并提供了Python代码示例。通过了解不同类型的数据，可以更好地进行数据处理和分析。
数据类型是数据分析中的重要概念之一。在数据分析过程中，我们需要了解不同类型的数据，以便正确地处理和分析它们。本文将介绍常见的数据类型，并提供相关的源代码示例。
- 数值型数据
数值型数据是用于表示数量或度量的数据类型。它可以细分为连续型和离散型数据。
连续型数据是可以在一定范围内取任意值的数据。例如，温度、时间、身高等都是连续型数据。在数据分析中，我们通常使用统计指标（如均值、标准差）来描述和分析连续型数据。
离散型数据是只能取有限个数值的数据。例如，学生人数、产品销售数量等都是离散型数据。对于离散型数据，我们可以使用频数或频率来描述和分析。
下面是一个使用Python进行数值型数据分析的示例代码：
import numpy as np
# 生成一组随机的连续型数据
data_continuous = np.random.normal(
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