1. 确定数据收集
只有在确定了要采用什么样的数据分析方法以后，才可以有效地组织整理数据，避免因无序收集造成的信息混乱的情况发生。基本的数据分析工具有数学规划法、计算机仿真法、统计分析法等。每一种具体的方法对数据量的要求以及对数据组织的要求都不一样，实际应用中，有些方法还要求先建立模型。
2. 给出假设前提
任何物流系统的设计都必须考虑到企业未来发展的需要。企业发展的需要可以通过一些有根据的假设给出。这些假设包括市场、产品的变化，企业产品的发展趋势，竞争对手的发展趋势，由于技术进步或其他原因使需购置的设备被淘汰的可能性等。
3. 确定数据源
主要是指确定各类数据发生在什么地方，可以通过哪些途径收集。一些数据可能还要确定需由某些人去收集。对于企业自身的销售量、客户分布以及运输量之类的数据可以从企业的历史记录中获得；整个市场的分布、运输线路的公布以及相关政策的技术要求等数据则要通过其他途径获得，有些情况下，可以通过专业咨询机构获得数据：对于竞争对手的一些数据，有些可以在公布出来的材料中获得，有些则要通过交换的方式获得，还有一些可以通过购买或咨询的方式获得。
4. 收集数据
前期准备工作就绪以后，就可以开始收集数据了。这一步花费的时间可能较长，而且往往容易出错。在很多情况下，出错是因为忽略了某些重要因素对综合物流的影响，采用在非代表性的时间段内的数据同样是一个错误。因此，收集的数据应该注意其有效性、代表性和适用性。收集完数据以后，或者与收集数据同步，可以开始数据的分析工作。如果同步进行，必须考虑到数据的更新问题，这要根据具体的数据量和收集数据持续的时间长短来决定。分析数据应该密切结合第一步中确定的问题，给出解答或备选方案。
