1.一种电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

收集工厂温度传感器、压力传感器和位置传感器的数据，进行数据清洗和格式标准化，得到标准化传感器数据；利用数据融合将所述标准化传感器数据整合到一个统一的数据框架中，生成融合传感器数据框架；

基于所述融合传感器数据框架，定义并实施数据流事件模式，包括温度超过阈值和压力突变，进行事件检测和关联分析，得到初步事件关联结果；将所述初步事件关联结果通过图论算法进行分析，展现数据之间的关系，生成数据关系展示图；

利用所述数据关系展示图，对数据路径进行追踪和优化分析，识别关键传输节点和潜在的数据流瓶颈，得到关键路径分析结果；根据所述关键路径分析结果调整数据处理流程，优化数据传输和处理效率，生成优化后的数据处理流程；

将所述优化后的数据处理流程应用于实时数据监控中，结合增强现实，将数据实时可视化呈现在操作员的视觉界面上。

2.根据权利要求1所述的电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，所述标准化传感器数据的获取步骤为：收集来自工厂的温度传感器、压力传感器和位置传感器的原始数据，针对每种传感器数据进行错误检查和异常值筛选，删除错误数据和异常点，得到初步清洗数据；

基于所述初步清洗数据，调整数据分辨率和统一时间戳格式，得到格式标准化数据；

根据所述格式标准化数据，进行数据质量检验，包括验证数据完整性和一致性，得到标准化传感器数据。

3.根据权利要求1所述的电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，所述融合传感器数据框架的获取步骤为：基于所述标准化传感器数据，将所有传感器数据按照时间戳对齐，对数据进行聚类处理，形成一个统一的数据结构，得到初步整合数据；

基于所述初步整合数据，对数据中的噪声进行滤波，使用统计识别和修正数据中的异常值，得到增强的整合数据；

基于所述增强的整合数据，结合数据来源、时间戳精度和传感器类型，得到融合传感器数据框架。

4.根据权利要求1所述的电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，所述初步事件关联结果的获取步骤为：基于所述融合传感器数据框架，提取温度传感器的温度测量数据序列、压力传感器的压力测量数据序列，并按照数据采集的时间顺序排列，对温度测量数据序列计算时间增量，对压力测量数据序列计算瞬时变化率，得到初步事件数据流；

根据所述初步事件数据流，计算数据突变强度指标，计算公式为：

其中，为数据突变强度指标，为温度测量数据序列的时间增量，为压力测量数据序列的瞬时变化率，为温度测量数据序列和压力测量数据序列的交叉变化率，为温度测量数据序列的平滑变化率，为压力测量数据序列的累积变化差值；

基于所述数据突变强度指标，定义并实施数据流事件模式，设定温度测量数据序列的变化阈值和压力测量数据序列的突变标准，对数据突变强度指标进行分类和事件模式匹配，识别符合条件的事件类型，得到初步事件关联结果。

5.根据权利要求1所述的电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，所述数据关系展示图的获取步骤为：基于所述初步事件关联结果，提取各事件节点及连接关系，构建事件交互矩阵，并去除孤立事件节点，得到事件关系矩阵；

根据所述事件关系矩阵，计算事件中心度指标，计算公式为：

其中，为事件中心度指标，为事件节点与事件节点之间的交互频次，为节点和之间的相互回应次数，为节点和之间的新联系数，为节点的总交互时间，为节点的参与项目数，为当前网络中的事件节点数；

基于所述事件中心度指标，通过图论构建事件关联拓扑结构，绘制节点分布图，并通过节点间连通性分析，筛选关键事件流向关系，形成数据关系展示图。

6.根据权利要求1所述的电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，所述关键路径分析结果的获取步骤为：根据所述数据关系展示图，计算关键路径优化指数，计算公式为：其中，为关键路径优化指数，为节点的流量数据，为节点至关键节点的最短路径长度，为节点的缓冲区大小，为节点的处理速度，为节点的连接数，为节点的数据负载，为节点的流量波动性，为路径上的节点数量；

基于所述关键路径优化指数，识别数据传输中的潜在瓶颈和关键传输节点，分析哪些节点和连接影响数据流效率，得到关键路径分析结果。

7.根据权利要求1所述的电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，所述优化后的数据处理流程的获取步骤为：基于所述关键路径分析结果，提取数据流的节点间时延、带宽使用情况以及数据包丢失率，得到待优化数据路径参数；

根据所述待优化数据路径参数，计算路径优化优先级，计算公式为：

其中，为路径优化优先级，为路径的带宽占用比，为路径的数据包丢失率，为路径的平均传输时间，为路径的时延，为路径的抖动值；

基于所述路径优化优先级，调整数据流的传输策略，重新分配流量负载，生成优化后的数据处理流程。

8.根据权利要求1所述的电子信息数据可视化智能处理方法，其特征在于，将所述优化后的数据处理流程应用于实时数据监控中，结合增强现实，将数据实时可视化呈现在操作员的视觉界面上的具体步骤为：根据所述优化后的数据处理流程，选取传输速率、异常事件发生频率以及数据完整性检测结果，生成实时数据监测的输入配置；

通过所述实时数据监测的输入配置，转换为动态图表和性能指标的数字显示，生成视觉化数据流；

将所述视觉化数据流动态投影到操作员的增强现实视界中，展示数据视图。