Chuyển đổi biến (Variable transformation) xác định một chuyển đổi được áp dụng cho một số giá trị của một biến. Nói cách khác, đối với mỗi đối tượng, phép biến đổi được áp dụng cho giá trị của biến cho đối tượng đó. Ví dụ, nếu chỉ ý nghĩa của một biến là thiết yếu, thì các giá trị của biến có thể được thay đổi bằng cách lấy giá trị tuyệt đối.
Có hai loại chuyển đổi biến: chuyển đổi hàm đơn giản (simple functional transformations) và chuẩn hóa (normalization).
Hàm đơn giản (Simple Functions)
Một hàm toán học đơn giản được áp dụng cho mỗi giá trị độc lập. Nếu r là một biến, thì các ví dụ của các chuyển đổi như vậy bao gồm xᵏ, log x, eˣ, √x, 1/x, sin x, hoặc |x|. Trong thống kê, các chuyển đổi biến, đặc biệt là sqrt, log, và 1/x, được áp dụng để biến đổi dữ liệu không có phân phối Gaussian (chuẩn) thành dữ liệu có phân phối đó. Mặc dù điều này có thể thiết yếu, một số lý do có thể được ưu tiên trong khai thác dữ liệu.
Xét biến quan tâm là số byte dữ liệu trong một phiên (session) và số byte dao động từ 1 đến 1 tỷ. Đây là một phạm vi lớn, và có thể có lợi để nén nó bằng cách dùng chuyển đổi log10. Trong trường hợp này, các phiên truyền 10⁸ và 10⁹ byte sẽ tương tự nhau hơn so với các phiên truyền 10 và 1000 byte (9 - 8 = 1 so với 3 - 1 = 2).
Chuyển đổi biến nên được áp dụng thận trọng vì chúng thay đổi bản chất của dữ liệu. Có thể có vấn đề nếu đặc điểm của phép biến đổi không được tôn trọng hoàn toàn. Ví dụ, phép biến đổi 1/x làm giảm ý nghĩa của các giá trị 1 hoặc cao hơn nhưng làm tăng ý nghĩa của các giá trị giữa 0 và 1.
Chuẩn hóa hoặc Tiêu chuẩn hóa (Normalization or Standardization)
Một loại phổ biến khác của chuyển đổi biến là tiêu chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa một biến. Mục đích của tiêu chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa là tạo ra một nhóm giá trị hoàn chỉnh có một thuộc tính cụ thể. Một ví dụ phổ biến là "tiêu chuẩn hóa một biến" trong thống kê. Nếu x' là trung bình (trung bình cộng) của các giá trị thuộc tính và sₓ là độ lệch chuẩn của chúng, thì phép biến đổi x' = (x - x') / sₓ tạo ra một biến mới có trung bình 0 và độ lệch chuẩn 1.
Nếu các biến khác nhau sẽ được kết hợp theo một cách nào đó, thì phép biến đổi như vậy thường cần thiết để tránh việc biến có giá trị lớn chi phối kết quả của phép tính.
Trung bình và độ lệch chuẩn bị ảnh hưởng mạnh bởi các giá trị ngoại lai (outliers), nên phép biến đổi trên thường được sửa đổi. Trước tiên, trung bình được thay thế bằng trung vị (median), tức là giá trị giữa. Thứ hai, độ lệch chuẩn được thay thế bằng độ lệch chuẩn tuyệt đối (absolute standard deviation). Cụ thể, nếu r là một biến, thì độ lệch chuẩn tuyệt đối của r được cho bởi σₐ = Σ|Xᵢ - μ| trong đó xᵢ là giá trị thứ i của biến, m là số đối tượng, và μ là trung bình hoặc trung vị.