在流通信息加工方面，有许多技术工具可以帮助管理者更高效地处理和分析信息。下面介绍一些常用的技术工具：
数据分析工具：例如Microsoft Excel、Google Sheets、Tableau等。这些工具提供了强大的数据处理和分析功能，可以帮助管理者对流通信息进行统计、筛选、计算和可视化展示。
数据挖掘工具：例如R语言、Python等。这些工具可以帮助管理者从大量的流通信息中挖掘出有用的模式和关联，以支持决策和预测。
大数据处理工具：例如Hadoop、Spark等。这些工具适用于处理大规模的流通信息，并具备高性能的数据处理和分析能力。
自然语言处理工具：例如NLTK、SpaCy等。这些工具可以帮助管理者对文本型的流通信息进行分析和处理，例如提取关键词、情感分析等。
数据可视化工具：例如Tableau、Power BI等。这些工具可以将流通信息以图表、图形等形式进行可视化展示，使管理者更直观地理解信息和发现隐藏的模式。
人工智能技术：例如机器学习、深度学习等。这些技术可以帮助管理者对流通信息进行自动化处理和分析，例如预测销售趋势、优化供应链等。
以上是一些常用的技术工具，管理者可以根据自身需求和情况选择合适的工具来进行流通信息的加工和分析。同时，建议管理者在使用这些工具时，结合具体业务场景和数据特点，灵活运用，以取得更好的效果。