Bazı durumlarda orijinal veri kümelerindeki özellikler gerekli enformasyonu içerdiği halde veri madenciliği algoritmaları için uygun yapıda olmayabilirler. Bu durumda orijinal özelliklerinden oluşturulan bir veya daha fazla yeni özellik orijinal özelliklerden daha faydalı olabilir. Veri dönüşümünde verilerin veri madenciliği için uygun formlara dönüştürülmesi düzeltme, bir araya getirme, genelleme, normalleştirme ve özellik oluşturma işlemleriyle gerçekleştirilir.

• Düzeltme; bölmeleme, kümeleme ve regresyon gibi teknikler kullanılarak verilerdeki gürültünün temizlenmesidir.
• Bir araya getirme; veriler bir araya getiren gruplama fonksiyonları kullanılarak gerçekleştirilir. Günlük temelde bulunan bir veri özelliğinin aylık temele dönüştürülmesi örnek verilebilir.
• Genelleme; düşük düzeydeki verinin kavram hiyerarşisi kullanılarak daha yüksek seviyeye dönüştürülmesidir. Örneğin; yaş gibi sayısal verilerin kategorik olan genç, orta yaşlı veya yaşlı gibi değerlere dönüştürülmesi ya da cadde isimlerinden oluşan kategorik verilerin şehir veya ülke şeklinde daha yüksek kavramlara dönüştürülmesidir.
• Normalleştirme veya standartlaştırma; bir değişkenin standartlaştırılması veya normalleştirilmesi yaygın olarak kullanılan veri dönüşüm tekniğidir. Veri madenciliği terminolojisinde her iki terim birbiri yerine kullanılmaktadır. Ancak buradaki normalleştirme terimi, istatistikte kullanılan bir değişkenin normal dağılmış bir değişkene dönüştürülmesi ile karıştırılmamalıdır. Standartlaştırma veya normalleştirmenin amacı sayısal veri değerlerinin küçük bir bölgede yer alması için ölçeklenmesidir. Normalleştirilmiş veriler sınıflama için kullanılan yapay sinir ağları algoritmalarının öğrenme aşamasının hızlanmasına yardım edecektir. Kümeleme gibi mesafe ölçümlerine dayalı algoritmalarda normalleştirilmiş verilerin kullanılması faydalı olacaktır.
• O¨zellik oluşturma; yeni özellikler madencilik sürecine yardımcı olmak için verilen özellikler kümesinden oluşturulur ve düzenlenir. Özellik oluşturma karar ağacı algoritmaları sınıflama için kullanıldığında bölümleme problemini azaltmaya yardımcı olabilir. Yükseklik ve genişlik özelliklerinden alan özelliğinin oluşturulması bu duruma bir örnek olarak verilebilir

Bu nedenle doğru yanıt a) seçeneğidir.