垃圾输入，垃圾输出（GIGO）是信息科学和计算机编程领域的一个短语。它强调输出的质量取决于输入的质量这一原则。简而言之，如果你给系统提供不正确或无意义的输入（垃圾输入），它将不可避免地产生不正确、无意义的输出（垃圾输出）。
“垃圾进，垃圾出”的起源和首次提及
“垃圾输入，垃圾输出”这一术语最早出现在计算机发展的早期，即 20 世纪 50 年代和 60 年代。人们通常认为，这一术语出自 IBM 程序员兼讲师 George Fuechsel，他用这一术语来描述计算机操作中输入质量的重要性。这一理念迅速流行开来，并广为传播，成为计算和数据处理的基本原则。
详细了解“垃圾进，垃圾出”
“垃圾输入，垃圾输出”是指计算机与人类不同，会毫无疑问地处理不正确、无意义甚至有害的数据（垃圾输入），并产生无意义或不正确的输出（垃圾输出）。这是因为计算机进行的是逻辑运算，不具备人类独立判断输入质量或合理性的能力。
GIGO 概念是计算机科学、信息和数据分析以及商业智能和决策等更广泛领域中的关键原则。在这些领域中，决策、洞察、预测和输出的质量在很大程度上取决于输入数据的质量、准确性和完整性。
垃圾进，垃圾出的内部机制
在计算机系统和软件中，数据从输入或源流经处理或转换，到输出或结果。如果输入数据不正确、不准确、不完整或格式错误，则无论处理或转换多么完美，输出也必然会出现缺陷。这是 GIGO 的基本工作机制。
“垃圾进，垃圾出”的主要特点
-
非评判性处理： 计算机直接执行给定的命令，而不判断输入是否合理。它们遵循编程的逻辑，不做主观判断。
-
质量依赖： 输出的质量很大程度上取决于输入的质量。
-
普遍适用： GIGO 适用于所有处理输入以产生输出的系统，包括计算机软件、数据分析、决策过程甚至人类交流。
垃圾进，垃圾出
虽然 GIGO 是一个广泛的概念，但可以根据“垃圾”输入的性质进行分类：
| 类型 | 描述 |
|---|---|
| 数据格式错误 | 数据格式不正确或不一致。 |
| 数据输入错误 | 输入数据时出错。 |
| 数据不完整 | 缺失数据或数据记录不完整。 |
| 过时的数据 | 不再相关或准确的数据。 |
| 不相关的数据 | 与期望的输出或结果无关的数据。 |
使用“垃圾进，垃圾出”及相关问题/解决方案
GIGO 更像是一种需要了解的原则，而不是一种可以使用的工具。然而，理解这一原则可以显著提高数据处理、分析、决策和整体信息系统设计的质量。
问题： 由于数据质量差而做出糟糕的决策。
解决方案： 实施严格的数据验证和清理技术，以确保高质量的输入。
问题： 由于数据过时或不相关而导致预测或分析错误。
解决方案： 定期更新数据集并确保所使用的数据与特定的分析或预测相关。
与类似概念的比较
GIGO 可以与其他信息科学和数据分析原理进行比较和对比：
| 概念 | 描述 | 与 GIGO 的比较 |
|---|---|---|
| 信噪比 | 所需信号强度与背景噪声水平的对比测量。 | 这两个概念都关注输出的质量，但从不同的角度来处理：信噪比考虑有用数据的数量，而 GIGO 考虑所有输入数据的质量。 |
| 数据清理 | 检测并纠正数据集中损坏或不准确记录的过程。 | 数据清理是一个实用的过程，旨在最大限度地减少“垃圾输入”，从而改善“垃圾输出”。 |
与 GIGO 相关的前景和未来技术
随着我们进一步进入大数据和人工智能时代，GIGO 原则变得更加重要。高质量、干净且相关的数据将成为成功的 AI 模型、数据分析和决策过程的关键。因此，我们可以预期未来人们将更加关注数据质量保证、数据清理和验证过程。
代理服务器和垃圾进，垃圾出
代理服务器也与 GIGO 原则有关。如果代理服务器收到不正确、不完整或恶意的请求，它将返回错误或无意义的响应。因此，对于代理服务器用户（以及 OneProxy 等提供商）来说，确保其处理的请求的质量和安全性非常重要，以避免因“垃圾输入”而导致“垃圾输出”。
相关链接
有关“垃圾进，垃圾出”的更多信息，请参考以下资源：
