数值数据是最高级的数据类型，因为它可以转换成低级数据类型（顺序数据或分类数据）来使用，但低级数据（分类数据或顺序数据）不能转换成数值数据使用。因此，数值数据位于最高级，其次是顺序数据，最后是分类数据。

在统计学中，数据通常可以根据其性质分为以下几种类型：

1. **分类数据（Nominal Data）**：这种数据类型只是用来表示类别或标签，没有内在的顺序。例如，性别、颜色、品牌等。
2. **顺序数据（Ordinal Data）**：这种数据类型不仅表示类别，还包含了某种顺序或等级。例如，教育程度（小学、中学、大学）、满意度等级（不满意、一般、满意）等。
3. **数值数据（Numerical Data）**：这种数据类型是可以进行数学运算的数值数据，又可以分为离散数据（Discrete Data）和连续数据（Continuous Data）。例如，年龄、收入、温度等。

从数据级别的高低进行分类，通常按以下顺序排序：

1. **分类数据**：最低级别，只表示类别，没有顺序。
2. **顺序数据**：比分类数据高一级，表示类别且有顺序。
3. **数值数据**：最高级别，可以进行数学运算，表示具体数值。

因此，正确答案是：**B: 分类数据 > 顺序数据 > 数值数据**。

### 专业分析
- **分类数据**只能用来区分不同的类别，没有任何顺序或等级。
- **顺序数据**不仅区分了不同类别，还包含了某种顺序或等级，但不能进行数学运算。
- **数值数据**不仅可以区分类别和表示顺序，还可以进行各种数学运算，具有最高的信息量和应用价值。

这种分类方法帮助我们更好地理解和处理不同类型的数据，以便在统计分析中选择合适的分析方法。