首先，我们需要使用Python的pandas库来读取CSV文件。以下是读取CSV文件的代码：

上述代码中，我们首先导入了pandas库，并使用pd.read_csv()函数读取了名为data.csv的CSV文件。读取后的数据会被存储在名为data的变量中。

读取CSV文件后，我们可以使用data.dtypes属性来查看数据的类型。以下是查看数据类型的代码：

上述代码中，我们使用print()函数打印了data.dtypes属性的值，即数据的类型。

查看数据的类型后，我们可以根据需要进行进一步的分析。以下是一些常见的数据类型分析方法：

统计每个列的数据类型数量：

上述代码中，data.dtypes.value_counts()会返回每个数据类型的数量，并使用print()函数打印出来。

查看某一列的数据类型：

上述代码中，将column_name替换为要查看的列名，data['column_name'].dtype会返回该列的数据类型。

统计某一列的数据类型数量：

上述代码中，将column_name替换为要统计的列名，data['column_name'].value_counts()会返回该列每个数据类型的数量。

根据实际需求，可以使用以上方法对数据的类型进行分析和统计。

以下是一个完整的示例代码，演示了如何读取CSV文件并查看数据类型：

上述代码中，需要将data.csv替换为实际的CSV文件路径，并将column_name替换为实际要查看的列名。

通过以上步骤，我们可以轻松地使用Python来查看CSV数据的类型。首先，我们使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件；然后，使用dtypes属性查看数据类型；最后，根据需求进行进一步的数据类型分析。