常见的流通信息加工方式包括以下几种：
数据挖掘：通过分析大量的销售数据、顾客行为数据等，挖掘出潜在的信息和规律，为企业的决策提供支持。例如，通过数据挖掘可以发现顾客的购买偏好、产品的销售趋势等，从而帮助企业优化产品设计和销售策略。
数据分析：通过对流通数据进行统计和分析，揭示出销售额、销售量、顾客满意度等关键指标的变化趋势和影响因素。例如，可以通过对不同时间段的销售数据进行分析，找出销售高峰期和低谷期，以便企业合理安排生产和调整库存。
预测模型：建立基于历史数据和相关因素的数学模型，预测未来的销售趋势和市场需求。例如，可以根据过去几年的销售数据和宏观经济指标，建立销售预测模型，预测未来几个季度的销售额和市场份额。
实时监控：通过实时监控流通环节的数据，及时发现和解决问题。例如，可以利用物联网技术，监控产品在供应链中的运输情况，及时预警并处理可能的异常情况，确保产品能够按时到达目的地。
智能决策支持系统：利用人工智能和机器学习等技术，构建智能化的决策支持系统，帮助管理者进行决策。例如，可以通过建立基于大数据和算法的智能推荐系统，为销售人员提供个性化的推荐产品，提高销售效率和客户满意度。
这些流通信息加工方式可以帮助管理者更好地理解和应对市场变化，优化流通渠道，提高供应链效率，从而提升企业的竞争力和经济效益。