在逻辑回归中，需要对分类数据进行哑变量处理。因此，正确答案是：

- **A: 分类数据**

### 专业分析：

1. **分类数据**：
- 分类数据（Categorical Data）指的是那些数据类型只包含有限个类别，并且每个数据点只能属于其中一个类别。
- 在逻辑回归中，为了能够处理这种类型的数据，通常需要进行哑变量（Dummy Variable）处理。哑变量将一个分类变量转换为多个二进制（0或1）变量，这样可以使其适用于回归模型。

2. **数字型数据**：
- 数字型数据（Numerical Data）包括整数和浮点数等连续数值，不需要哑变量处理，因为它们可以直接用于逻辑回归模型。

3. **哑变量处理的目的**：
- 将分类变量转换为可以输入回归模型的数值形式。
- 例如，变量“颜色”有三个类别：红、绿、蓝。在哑变量处理中，这将被转换为三个二进制变量：颜色_红、颜色_绿、颜色_蓝。

### 示例：

假设有一个分类变量 `Color`（颜色），其可能的取值有 `Red`，`Green`，`Blue`。在进行哑变量处理后，可能会生成如下的哑变量表：

| Original | Color_Red | Color_Green | Color_Blue |
|----------|-----------|-------------|------------|
| Red | 1 | 0 | 0 |
| Green | 0 | 1 | 0 |
| Blue | 0 | 0 | 1 |

这种转化使得逻辑回归能够有效处理这些类别信息。