md`### Nominal (N)

Dados *nominais* (também conhecidos como dados *categóricos*) são nomes de categoria.

A utilização de dados nominais indica que valores podem ser iguais ou diferentes um dos outros, e as variáveis visuais que podem ajudar nessa tarefa são: posição e matiz da cor. Usar uma variável visual como tamanho pode gerar confusão, já que tamanho indica ordem ou magnitude.

### Ordinal (O) Dados *ordinais* são valores que tem uma ordem inerente.

Quando utilizamos dados ordinais, se espera uma percepção de ordem. Posição, tamanho, brilho são variáveis visuais apropriadas para dados ordiais, enquanto matiz de cor pode gerar confusão, já que não tem ordem natural.

### Quantitativo (Q) Dados *quantitativos* são valores númericos. Existem alguns tipos de dados quantitativos: * Intervalo

Um intervalo mede a distância entre dois pontos, normalmente utilizado para comparação de unidade, por exemplo: "A é 12 unidades maior que B".

* Razão

Uma razão mede proporções entre pontos ou fatores de escala. Perguntas possíveis com razão envolvem quanto um ponto é maior que outro ou a proporção entre dois pontos.

Valores quantitativos podem ser mapeados para posição, tamanho, ou matiz, por exemplo. Um eixo começando em 0 é essential para comparação de razões, mas pode ser omitido para comparação de intervalos.

### Temporal (T)

Valores temporais medem pontos ou intervalos no tempo. É um tipo especial de valor quantitativo, mas devido a riqueza de contexto e semântica (separação hierárquica, calendários, representação não uniformes) é considerado um tipo totalmente separado. O tipo temporal em Vega-Lite suporta várias transformações temporais (dia, meses, horas, minutos).

Exemplos de valores temporais incluem strings de datas como “2019-01-04” e “Jan 04 2019”, assim como o padrão ISO para formato de datas:
\`\"2019-01-04T17:50:35.643Z\"\`.