数据可视化是一种将数据转换成图形或图像以帮助人们理解和解释数据的表达方式。在数据可视化中，数据类型是至关重要的，因为它决定了如何表示和解释数据。以下是7种常见的数据类型：
1. 数字（Numeric）：这是最常见的数据类型，用于表示整数、浮点数等数值。例如，年龄、身高、体重等都是数字类型的数据。
2. 类别（Categorical）：这种数据类型用于表示具有相同特征但不同名称的事物。例如，性别、国家、颜色等都是类别类型的数据。
3. 时间（Time）：这种数据类型用于表示时间相关的数据，如日期、小时、分钟等。例如，出生日期、约会时间等都是时间类型的数据。
4. 空间（Space）：这种数据类型用于表示地理位置相关的数据，如经纬度、海拔高度等。例如，地图上的坐标、地球上的点等都是空间类型的数据。
5. 文本（Text）：这种数据类型用于表示文本信息，如姓名、地址、描述等。例如，个人简历、电子邮件地址等都是文本类型的数据。
6. 布尔（Boolean）：这种数据类型用于表示逻辑值，如真（True）和假（False）。例如，是否喜欢某项活动、是否同意某项观点等都是布尔类型的数据。
7. 序列（Sequence）：这种数据类型用于表示连续的数据，如时间序列、股票价格等。例如，股票价格走势、天气变化等都是序列类型的数据。
在数据可视化中，选择合适的数据类型对于创建有效的图表至关重要。例如，如果数据是数字类型的，那么柱状图可能是一个不错的选择；如果数据是类别类型的，那么饼图或条形图可能更合适；如果数据是时间类型的，那么折线图或散点图可能更适合。同样地，对于空间数据，热力图或地理信息系统（GIS）图表可能是更好的选择。
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