正确答案是：B: 类别

### 专业分析：

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法，通常用于分类任务。以下是对其适用数据类型的分析：

1. **类别型数据**：
- **适用性**：朴素贝叶斯最常用于处理离散的类别型数据。它假设特征之间相互独立，并根据每个特征对类别的贡献来进行预测。
- **应用场景**：如垃圾邮件过滤、文本分类（例如情感分析、主题识别）等。

2. **数值型数据**：
- **处理方法**：数值型特征通常需要进行离散化或使用高斯朴素贝叶斯，在这种情况下，假设数值型特征服从高斯分布。然而，原始的朴素贝叶斯不直接适用于连续数值。
- **应用场景**：可以用于具有数值特征的分类，但需要额外处理。

3. **时间型数据**：
- **适用性**：原始形式的朴素贝叶斯不直接应用于时间序列数据，因为时间序列需要考虑数据点之间的顺序和相关性。
- **解决方案**：时间序列数据通常需要转换成适合分类的形式，例如通过特征提取、聚合等方法。

总结来说，朴素贝叶斯主要用于处理类别型数据，而对于数值型和时间型数据，需要通过适当的预处理方式转化为类别型数据或满足其假设条件的数据来实现预测。