1. 首先，需要明确不同场景下的具体决策过程，以及每个决策过程所需的输入数据和输出结果。例如，不同的场景可能需要基于不同的数据源进行决策，或需要基于不同的预测模型生成决策结果。
2. 接下来，可以设计一个决策引擎或决策系统，用于管理各个场景下的决策过程和结果。该系统可以包括以下模块：
   • 数据源管理模块：用于管理不同数据源的连接、数据获取、数据处理等操作。
   • 模型管理模块：用于管理不同的预测模型，包括模型的训练、验证、部署等操作。
   • 决策管理模块：用于管理决策场景和具体的决策流程，包括决策输入、决策输出、决策结果状态等信息。
   • 统计分析模块：用于统计不同场景下的决策次数和决策准确率等指标，并支持可视化展示。
3. 对于具体的统计分析，可以采用各种数据处理和分析工具进行实现，如Python中的pandas、numpy、matplotlib等库。以下是一个示例代码，用于从模拟数据中统计不同场景下的决策次数：

import pandas as pd

# 模拟数据
data = pd.DataFrame({'场景': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 
                     '决策次数': [3, 2, 4, 3, 2, 5, 4]})

# 按场景分组统计总决策