在使用K-Means進(jìn)行異常消費行為識別時，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個重要的步驟。對于K-Means算法，有些數(shù)據(jù)處理步驟可能不合適或不必要。以下是對選項A、B、C、D的分析：

A. **學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization/Standard Scaling）**：
學(xué)生標(biāo)準(zhǔn)化是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。這是常用的K-Means數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，因為K-Means依賴于距離（通常是歐式距離），因此數(shù)據(jù)尺度的一致性很重要。

B. **極差標(biāo)準(zhǔn)化（Min-Max Scaling）**：
極差標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)縮放到一個固定范圍，通常是0到1之間。這也是K-Means常用的預(yù)處理方法，因為它將所有特征縮放到相同范圍，從而避免因尺度差異影響聚類效果。

C. **Tukey轉(zhuǎn)換**：
Tukey轉(zhuǎn)換是一種用于處理偏態(tài)分布或異常值的變換方法。雖然它可以用于某些場景的數(shù)據(jù)預(yù)處理，但對于K-Means來說，并不常見且可能對距離計算產(chǎn)生不期望的影響。

D. **所有貨幣單位換算為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)**：
在進(jìn)行消費行為分析時，不同貨幣單位的存在會對結(jié)果產(chǎn)生顯著影響，因此將貨幣換算為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)是合理的。

**結(jié)論：**

- 在以上選項中，選項C（Tukey轉(zhuǎn)換）是不必要且不常用于K-Means的預(yù)處理步驟，尤其是在標(biāo)準(zhǔn)化和尺度統(tǒng)一之外使用可能導(dǎo)致距離計算不準(zhǔn)確。因此，正確答案是 **C: Tukey轉(zhuǎn)換**。