1. 確定數據收集
只有在確定了要采用什么樣的數據分析方法以后，才可以有效地組織整理數據，避免因無序收集造成的信息混亂的情況發生。基本的數據分析工具有數學規劃法、計算機仿真法、統計分析法等。每一種具體的方法對數據量的要求以及對數據組織的要求都不一樣，實際應用中，有些方法還要求先建立模型。
2. 給出假設前提
任何物流系統的設計都必須考慮到企業未來發展的需要。企業發展的需要可以通過一些有根據的假設給出。這些假設包括市場、產品的變化，企業產品的發展趨勢，競爭對手的發展趨勢，由于技術進步或其他原因使需購置的設備被淘汰的可能性等。
3. 確定數據源
主要是指確定各類數據發生在什么地方，可以通過哪些途徑收集。一些數據可能還要確定需由某些人去收集。對于企業自身的銷售量、客戶分布以及運輸量之類的數據可以從企業的歷史記錄中獲得；整個市場的分布、運輸線路的公布以及相關政策的技術要求等數據則要通過其他途徑獲得，有些情況下，可以通過專業咨詢機構獲得數據：對于競爭對手的一些數據，有些可以在公布出來的材料中獲得，有些則要通過交換的方式獲得，還有一些可以通過購買或咨詢的方式獲得。
4. 收集數據
前期準備工作就緒以后，就可以開始收集數據了。這一步花費的時間可能較長，而且往往容易出錯。在很多情況下，出錯是因為忽略了某些重要因素對綜合物流的影響，采用在非代表性的時間段內的數據同樣是一個錯誤。因此，收集的數據應該注意其有效性、代表性和適用性。收集完數據以后，或者與收集數據同步，可以開始數據的分析工作。如果同步進行，必須考慮到數據的更新問題，這要根據具體的數據量和收集數據持續的時間長短來決定。分析數據應該密切結合第一步中確定的問題，給出解答或備選方案。
