確かに、データクリーニング方法に関する調査で提供される3つのデータクリーニングソリューションのリストです。（出典：https：//arxiv.org/abs/2109.07127）

1.クリーンのサンプル：kのダーティ列の量をリストすることにより、サンプルクリーンは、未装備の行からの情報に基づいて指定されたデータを書き直します。それは、汚れた列を書き直し、虚偽やさまようアイデアにつながるという事実に関係しています。

2.アクティブクリーン：サンプルクリーンでアクティブクリーンのサンプルのフォローアップとして開発された代わりに、データセット全体からサンプルを採取し、汚れたデータが寄与しているものをより正確にエミュレートしようとします。。欠点は、他の方法よりも少し手持ちであり、ユーザーがモデルを選択し、クリーニングを停止するときに指定するように依頼することです。

3. Holo Clean：別のAI駆動型ソリューションであるHolo Cleanは、モデルを使用してクリーンデータとダーティデータの両方を分析し、データ分析を使用して、腐敗が発生する可能性が高い領域を特定します。このモデルは有望であり、より大きなデータセットでエラーのほぼ90％を検出できますが、この調査では、モデルをクリーニングするのに十分なクリーンなレコードと汚いレコードを取得することが困難であることが示唆されています。

ただし、データセットのクリーニングが非常に難しいことを知っておくことが重要です。そのため、代わりにトレーニングする高品質のデータセットがあるかどうかを最初に検討することをお勧めします。ただし、データセットを使用する必要がある場合（品質が低い場合）、与えられたオプションはデータクリーニング方法の適切なスタートを提供する必要があります。幸運を！
Sure, here are a list of three data cleaning solutions offered by a survey on data cleaning methods. (source: https://arxiv.org/abs/2109.07127)

1. Sample Clean: By listing a k amount of dirty rows, sample clean will rewrite the given data based upon the information from the ungiven rows. It's drawback has to do with the fact that it will rewrite the dirty rows, leading to possibly untrue or wandering ideas.

2. Active Clean: Developed as a follow up to sample clean, Active Clean will instead take samples from the entire dataset, attempting to more accurately emulate what the dirty data was contributing, it does this by layering it's improvements subtly and iteratively learning from them. It's downside is that it's a little more hands on than other methods, asking that the user picks the models and specifies when it should stop cleaning.

3. Holo Clean: Another AI powered solution, Holo Clean uses a model to analyze both clean and dirty data and uses data analytics to pinpoint areas where corruption is likely to occur. The model is promising, being able to detect nearly 90% of errors in a larger dataset, but the study suggests that it can be difficult to get enough clean vs dirty records to clean the model

However, it is important to know that cleaning a dataset is incredibly difficult, so it may be best to first consider whether there are any higher quality datasets to train on instead. However, if it is necessary that the dataset be used, (low quality as it may be), then the options given should provide a good start on data cleaning methods. Good luck!