系统执行次数优化策略是确保系统高效运行的关键。通过分析关键指标与执行频率，可以制定出有效的优化策略。以下是对这个问题的详细回答：
1. 关键指标分析：
- 响应时间：系统响应用户请求的速度是衡量其性能的重要指标。响应时间过长可能导致用户体验下降，甚至引发用户流失。因此，需要关注系统的响应速度，并采取措施提高其性能。
- 吞吐量：系统处理请求的能力也是一个重要的指标。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量。如果吞吐量较低，可能导致系统无法满足高并发需求，影响业务发展。
- 错误率：系统在执行过程中出现错误的频率也是一个重要的指标。过高的错误率可能导致用户满意度下降，甚至引发安全问题。因此，需要关注系统的错误率，并采取措施降低其发生概率。
- 资源利用率：系统在运行过程中占用的资源（如CPU、内存、磁盘等）也是一个重要的指标。资源利用率过高可能导致系统性能下降，甚至影响其他任务的执行。因此，需要关注系统的资源利用率，并采取措施提高其利用率。
2. 执行频率分析：
- 高峰时段：分析系统在哪些时间段内执行次数最多，以便在这些时段进行优化。例如，如果发现系统在晚上10点到凌晨5点之间执行次数较多，可以考虑在这个时间段内增加资源投入，以提高系统性能。
- 任务类型：分析系统中执行的任务类型，以便有针对性地进行优化。例如，如果发现系统在处理大量数据时执行次数较多，可以考虑优化数据处理流程，减少不必要的计算和存储操作。
- 异常情况：分析系统中可能出现的异常情况，以便采取相应的措施避免问题的发生。例如，如果发现系统在遇到网络故障时执行次数较多，可以考虑加强网络监控和备份机制，确保系统在出现问题时能够快速恢复。
3. 优化策略制定：
- 根据关键指标分析结果，制定针对性的优化策略。例如，针对响应时间较长的问题，可以优化代码逻辑，减少不必要的计算和存储操作；针对吞吐量较低的问题，可以升级硬件设备，提高服务器性能；针对错误率较高的问题，可以引入错误检测和修复机制，降低错误发生的概率。
- 根据实际情况调整优化策略。例如，根据高峰时段的分析结果，可以在这些时段内增加资源投入，提高系统性能；根据任务类型的分析结果，可以优化数据处理流程，提高数据处理效率；根据异常情况的分析结果，可以加强网络监控和备份机制，提高系统的稳定性和可靠性。
4. 持续优化与评估：
- 定期对系统执行次数进行统计分析，以了解系统的性能状况。例如，可以设置一个定时任务，每隔一段时间就对系统执行次数进行统计和分析，以便及时发现问题并进行优化。
- 根据优化策略的效果，不断调整和优化策略。例如，如果某个优化策略效果不佳，可以尝试更换策略或调整参数，以达到更好的优化效果。同时，也要注意观察系统的性能变化趋势，以便及时调整优化策略。
总之，系统执行次数优化策略需要从多个方面入手，包括关键指标分析、执行频率分析以及优化策略制定和持续优化与评估。只有全面考虑这些因素，才能制定出有效的优化策略，提高系统的性能和稳定性。
