'Pends on what you mean, specifically, by 'data'. One of the easiest ways to treat mixed data files if you do want the numeric and text portions separately is xlsread; it will autogmagically return the text, numeric and then the 'raw' data as a cell array...
>> [n,t,r]=xlsread('test.csv')
n =
1 1 1
2 2 2
3 3 3
4 4 4
5 5 5
6 6 6
7 7 7
8 8 8
9 9 9
10 10 10
11 11 11
t =
15×4 cell array
'text' 'text' 'text' 'text'
'text' 'text' 'text' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'' '' '' 'text'
'text' 'text' 'text' 'text'
'text' 'text' 'text' 'text'
r =
15×4 cell array
'text' 'text' 'text' 'text'
'text' 'text' 'text' 'text'
[ 1] [ 1] [ 1] 'text'
[ 2] [ 2] [ 2] 'text'
[ 3] [ 3] [ 3] 'text'
[ 4] [ 4] [ 4] 'text'
[ 5] [ 5] [ 5] 'text'
[ 6] [ 6] [ 6] 'text'
[ 7] [ 7] [ 7] 'text'
[ 8] [ 8] [ 8] 'text'
[ 9] [ 9] [ 9] 'text'
[ 10] [ 10] [ 10] 'text'
[ 11] [ 11] [ 11] 'text'
'text' 'text' 'text' 'text'
'text' 'text' 'text' 'text'
>>
readtable is also useful; it will bring in all the data as columnar but will be cell array since each column is a mixture.
Truthfully, depending upon what it is that is to be done, it might realistically be the best thing to reorganize the file structure and "fix" the problem at that point.
