在统计学中，常用的数据类型包括：定量数据（Quantitative data）和定性数据（Qualitative data）两种类型。
定量数据：定量数据是可以量化和计量的数据，通常是数字形式，可以进行数学运算和统计分析。定量数据又分为连续型数据和离散型数据。
连续型数据：连续型数据是在一定范围内可以取任意数值的数据，如身高、体重、温度等。这类数据通常可以用实数表示，并且可以在任意两个数值之间插入其他数值。
离散型数据：离散型数据是只能取有限个数值或者有限序列数值的数据，如家庭人数、学生人数、车辆数量等。这类数据通常是整数或者是整数序列。
定性数据：定性数据是用来描述事物属性或特征的数据，通常是非数字形式，不能进行数学运算，只能用于分类或描述性分析。定性数据又分为名义数据和顺序数据。
名义数据：名义数据是用来对个体进行分类，没有顺序和大小的含义，如性别、民族、宠物种类等。名义数据只能用于描述不同类别之间的差异，不能进行排序或计算。
顺序数据：顺序数据是可以按照一定的顺序排列的数据，但数据之间的差异并不具有相等的间隔，如教育程度、产品等级、星级评定等。顺序数据可以进行排序，但不能进行数学运算。
在实际应用中，根据数据类型的不同，可以采用不同的统计方法和分析技术，以更好地理解数据和做出正确的决策。