数据分析中的属性指的是数据集中每一列对应的特征或变量，也称为字段或属性值。在数据分析中，属性通常分为以下类型：
1. 数值型属性
数值型属性表示数值量，常见的包括实数、整数和比率等类型。示例如下：
| customer_id | age | salary | purchase_amount |
| ----------- | --- | ------ | --------------- |
| 1 | 25 | 50000 | 200.5 |
| 2 | 32 | 80000 | 350.0 |
| 3 | 41 | 120000 | 600.2 |
在上面的示例中，age、salary和purchase_amount均为数值型属性。其中，age和salary为整数型属性，表示年龄和工资水平，而purchase_amount为实数型属性，表示购买金额。
2. 类别型属性
类别型属性是指具有离散取值的属性，通常表示标签、类别或状态等。示例如下：
| customer_id | gender | occupation | education |
| ----------- | ------ | ---------- | ----------- |
| 1 | F | Student | High School |
| 2 | M | Engineer | Master |
| 3 | F | Teacher | Bachelor |
在上面的示例中，gender、occupation和education均为类别型属性。其中，gender为二元属性，表示性别，而occupation和education为多元属性，表示职业和教育程度。
3. 顺序型属性
顺序型属性表示一系列取值间存在顺序关系，但相邻值间的差距可能不相等。示例如下：
| customer_id | rating | satisfaction |
| ----------- | ------ | ------------ |
| 1 | Good | 3 |
| 2 | Poor | 1 |
| 3 | Fair | 2 |
在上面的示例中，rating和satisfaction均为顺序型属性。其中，rating为有序属性，表示评价，而satisfaction为无序属性，表示满意度。
4. 时间型属性
时间型属性表示日期或时间，通常用于时间序列分析、趋势分析和周期性分析等场景。示例数据如下：
| date | sales_amount |
| ---------- | ------------ |
| 2020-01-01 | 10000 |
| 2020-01-02 | 20000 |
| 2020-01-03 | 15000 |
在上面的示例中，date为时间型属性，表示销售日期；sales_amount为数值型属性，表示销售额。
5. 文本型属性
文本型属性表示自然语言文本，通常用于文本挖掘、情感分析和语义分析等场景。示例如下：
| id | review_text |
| --- | ----------------------------------------------- |
| 1 | The product quality is good, but shipping is slow |
| 2 | Disappointed with the service |
| 3 | Highly recommend this product |
在上面的示例中，review_text为文本型属性，表示评价内容；id为数值型属性，表示评价编号。
综上所述，数据分析中的属性及其类型有数值型属性、类别型属性、顺序型属性、时间型属性和文本型属性。在实际应用中，对属性的类型进行正确的判断和处理，对于有效性和准确性的提升具有重大作用。