经济学营养数据分析是一种应用经济学原理和方法来研究和解释营养数据的方法，这种方法主要包括收集、整理和分析营养数据，以及利用这些数据来预测未来的营养趋势和政策效果。
经济学营养数据分析的第一步是收集营养数据，这些数据可以从各种来源获取，包括政府统计局、卫生部门、研究机构、非政府组织等，这些数据通常包括人口营养状况、食品消费、健康状况、经济状况等信息。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以便于分析，这包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等，整理后的数据可以用于描述性统计分析，如计算平均值、中位数、标准差等，以了解数据的基本情况。
经济学营养数据分析的核心部分是建立模型和进行推断，常用的模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等，这些模型可以用来研究营养变量之间的关系，如营养摄入与健康状况的关系、营养摄入与经济状况的关系等，通过模型的估计和检验，可以得到关于营养变量之间关系的定量结果。
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除了描述性和推断性统计分析，经济学营养数据分析还包括预测分析，预测分析主要是利用历史数据来预测未来的营养趋势和政策效果，常用的预测方法包括时间序列预测、回归预测、机器学习预测等。
经济学营养数据分析的结果可以为政策制定者提供重要的决策依据，如果分析结果显示某种营养缺乏症的发病率与低收入群体的食品消费习惯有关，那么政策制定者可能会考虑通过提高低收入群体的食品补贴来改善其营养状况。