信息加工是對(duì)收集來(lái)的信息進(jìn)行去偽存真、去粗取精、由表及里、由此及彼的加工過(guò)程。它是在原始信息的基礎(chǔ)上，生產(chǎn)出價(jià)值含量高、方便用戶利用的二次信息的活動(dòng)過(guò)程。這一過(guò)程將使信息增值。只有在對(duì)信息進(jìn)行適當(dāng)處理的基礎(chǔ)上，才能產(chǎn)生新的、用以指導(dǎo)決策的有效信息或知識(shí)。

一般來(lái)說(shuō)，信息加工的內(nèi)容包括以下三個(gè)方面：

（1）信息的篩選和判別：在大量的原始信息中，不可避免地存在一些假信息和偽信息，只有通過(guò)認(rèn)真地篩選和判別，才能防止魚目混珠、真假混雜。

（2）信息的分類和排序：收集來(lái)的信息是一種初始的、零亂的和孤立的信息，只有把這些信息進(jìn)行分類和排序，才能存儲(chǔ)、檢索、傳遞和使用。

（3）信息的分析和研究：對(duì)分類排序后的信息進(jìn)行分析比較、研究計(jì)算，可以使信息更具有使用價(jià)值乃至形成新信息。

信息加工過(guò)程要注意以下兩點(diǎn)：

（1）信息加工要善于運(yùn)用創(chuàng)造性思維，對(duì)信息內(nèi)容進(jìn)行定性分析和定量分析，從中找出本質(zhì)的規(guī)律性的東西。如果只局限于情況介紹、數(shù)據(jù)羅列，這種信息加工的作用很小。

（2）在信息加工過(guò)程中，要實(shí)事求是地對(duì)信息進(jìn)行加工整理，切忌主觀臆斷，把不同時(shí)間、不同空間、不同性質(zhì)的信息硬性拼湊，造成信息失真；切忌人為地加以夸大、縮小或在加工中使客觀事物變樣。

從不同的角度，信息加工方式有各種不同的劃分。

1．按處理功能的深淺分

按處理功能的深淺，可以把信息加工分為預(yù)處理加工、業(yè)務(wù)處理加工和決策處理加工三類方式。第一類是對(duì)信息簡(jiǎn)單整理，加工出的是預(yù)信息。第二類是對(duì)信息進(jìn)行分析，綜合出輔助決策的信息。第三類是對(duì)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，可以產(chǎn)生決策信息。

數(shù)據(jù)加工以后成為預(yù)信息或統(tǒng)計(jì)信息，統(tǒng)計(jì)信息再經(jīng)過(guò)加工才成為對(duì)決策有用的信息。這種轉(zhuǎn)換均需要時(shí)間，因而不可避免地產(chǎn)生時(shí)間延遲，這也是信息加工的一個(gè)重要特征——滯后性，在使用中必須注意這一點(diǎn)。信息的滯后性與信息的時(shí)效性是有矛盾的，信息工作者要認(rèn)識(shí)信息的滯后性，盡量減少以至消除滯后性對(duì)時(shí)效性的制約和影響。

2．按處理的響應(yīng)時(shí)間分

按處理的響應(yīng)時(shí)間的不同，信息加工的方式又可分為兩種類型：

（1）一種是將送過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)立即進(jìn)行處理，即時(shí)做出響應(yīng)的“實(shí)時(shí)處理型”。一般實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)只允許處理已確定的工作，只限于面向常規(guī)的作業(yè)業(yè)務(wù)，這是為了保證響應(yīng)的及時(shí)性。

（2）另一種是將送過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)存起來(lái)達(dá)到一定數(shù)量或時(shí)間后，再集中處理的“批處理型”。這種處理方式適用于以下兩種統(tǒng)計(jì)分析業(yè)務(wù)：如果不搜集一定數(shù)量的必要數(shù)據(jù)，就沒(méi)有什么處理意義和效果；沒(méi)有必要急于得到處理結(jié)果。

從目前的發(fā)展來(lái)看，信息加工正從批處理形式向聯(lián)機(jī)處理形式發(fā)展，從事后處理為中心向?qū)崟r(shí)處理發(fā)展。

3．按系統(tǒng)與用戶之間的距離分

按系統(tǒng)與用戶之間距離的遠(yuǎn)近，信息加工方式可劃分為遠(yuǎn)程處理方式和局域處理方式。遠(yuǎn)程處理是指用戶不必去信息中心，而通過(guò)通信線路使用遠(yuǎn)處的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理的方式。實(shí)際上遠(yuǎn)程處理是一種遠(yuǎn)距離的聯(lián)機(jī)處理方式。因?yàn)槌私K端和通信控制器以外，它和批處理方式完全一樣。與遠(yuǎn)程處理相反，局域處理是指在放置計(jì)算機(jī)的地方使用計(jì)算機(jī)的方式。事實(shí)上，只有在區(qū)分遠(yuǎn)程處理和局域處理的場(chǎng)合，才較多地使用這個(gè)概念，即在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中分布在各處的計(jì)算機(jī)各自進(jìn)行處理的方式就叫做局域處理。

4．按企事業(yè)單位的管理和計(jì)算機(jī)配置分

按企事業(yè)單位的管理和計(jì)算機(jī)配置，信息加工處理的方式可分為集中式和分布式。集中式是將計(jì)算機(jī)放在單位機(jī)關(guān)等指定地方，由中心計(jì)算機(jī)集中承擔(dān)處理功能和處理量；分布式是以統(tǒng)一的規(guī)劃為基礎(chǔ)，將適當(dāng)規(guī)模的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)安裝在單位機(jī)關(guān)及其下屬單位，分別承擔(dān)處理功能和處理量。選擇集中式還是分布式的時(shí)候，要考慮企業(yè)的各種內(nèi)部和外部條件。

5．按是否運(yùn)用計(jì)算機(jī)分

傳統(tǒng)的信息加工主要是通過(guò)人腦進(jìn)行，隨后相繼出現(xiàn)了手工設(shè)備和計(jì)算機(jī)。也就是說(shuō)，進(jìn)行信息加工一般有手工加工和計(jì)算機(jī)加工兩種方式。采用手工管理方式進(jìn)行信息加工，不僅繁瑣、容易出錯(cuò)，而且其加工過(guò)程需要很長(zhǎng)時(shí)間，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足管理決策的需要。計(jì)算機(jī)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，大大縮短了信息加工時(shí)間，滿足了管理者的決策需求，同時(shí)人們也從繁瑣的手工管理方式中擺脫了出來(lái)。

計(jì)算機(jī)信息加工就是利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，而且在處理過(guò)程中，又大量采用各種數(shù)學(xué)模型。這些模型的算法往往是相當(dāng)復(fù)雜的，常常包含大量的迭代和循環(huán)。不過(guò)現(xiàn)在已經(jīng)有許多可供選擇的軟件包，如統(tǒng)計(jì)軟件包、預(yù)測(cè)軟件包、數(shù)學(xué)規(guī)劃軟件包、模擬軟件包等。

以前在管理工作中，多數(shù)是靠管理者的經(jīng)驗(yàn)來(lái)加工信息，需要的少數(shù)運(yùn)算也只局限于簡(jiǎn)單的算術(shù)運(yùn)算和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)加工。近年來(lái)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的許多方法、運(yùn)籌學(xué)中的許多方法隨著管理現(xiàn)代化的進(jìn)展，已進(jìn)入了經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域。尤其現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與信息加工的關(guān)系日益密切，作為信息加工的一個(gè)基本工具，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。 現(xiàn)在許多大的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般備有三個(gè)庫(kù)，即數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)和方法庫(kù)。一般地，模型庫(kù)是核心，數(shù)據(jù)庫(kù)為它提供必要的信息，而方法庫(kù)為它提供相應(yīng)的方法。方法庫(kù)中備有許多標(biāo)準(zhǔn)的算法，而模型庫(kù)中存放了針對(duì)不同問(wèn)題的模型，數(shù)據(jù)庫(kù)中備有要用的數(shù)據(jù)。其中，模型與方法二者既有聯(lián)系又有區(qū)別，模型是在管理學(xué)的理論和實(shí)踐的基礎(chǔ)上提出的，反映了在管理工作中各種因素間的定量或定性的相互關(guān)系，它是描述本領(lǐng)域中的具體規(guī)律的；方法則是指一定的數(shù)學(xué)計(jì)算方法（例如，回歸分析方法、趨勢(shì)外推方法、博弈方法等），它是獨(dú)立于管理學(xué)之外的。因此，模型可以使用各種方法，同一種方法也可以為多個(gè)模型所使用。從應(yīng)用的角度看，模型是實(shí)質(zhì)性的內(nèi)容，而方法則是工具。

針對(duì)不同的處理目標(biāo)，支持信息加工的方法很多，概括起來(lái)可分為五大類：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、不確定性理論、可視化技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

• 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法
  • 相關(guān)分析
  • 回歸分析
  • 主成分分析
  • 聚類分析
  • 時(shí)間序列分析
  • 判別分析

• 機(jī)器學(xué)習(xí)方法
  • 規(guī)則歸納
  • 案例學(xué)習(xí)方法
  • 遺傳算法
  • 免疫算法
  • 蟻群算法
  • 決策樹方法

• 可視化技術(shù)

• 不確定性理論
  • 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
  • 模糊邏輯
  • 粗糙集理論
  • 證據(jù)理論
  • 灰色理論
  • 可拓理論

• 數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)
  • 面向數(shù)據(jù)集方法
  • 面向?qū)傩詺w納
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)
  • 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)
  • 聯(lián)機(jī)分析技術(shù)

選擇什么信息加工方法取決于問(wèn)題本身，但實(shí)踐證明很難判斷這些方法的優(yōu)劣，且處理結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)集的依賴程度很高。針對(duì)給定的數(shù)據(jù)集和給定的目標(biāo)，到目前為止尚沒(méi)有公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)選擇恰當(dāng)?shù)男畔⒓庸し椒?。在?shí)際應(yīng)用中，信息加工往往是集成多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

特別值得一提的是，統(tǒng)計(jì)學(xué)研究以往主要集中于預(yù)定假設(shè)的檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)的模型擬合上，所用方法的依據(jù)通常是概率模型。目前，統(tǒng)計(jì)學(xué)的焦點(diǎn)已逐步從模型估計(jì)轉(zhuǎn)移到模型選擇上來(lái)，不再只是尋找最佳的參數(shù)值，而是把模型的結(jié)構(gòu)也作為搜索過(guò)程的一部分，這種趨勢(shì)非常適合信息處理的目的?，F(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與信息加工的關(guān)系日益密切，作為信息加工的一個(gè)基本工具，統(tǒng)計(jì)學(xué)方法正在發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。