Normalizowanie zmiennych wejściowych jest ważnym krokiem przed zastosowaniem tradycyjnych technik oceniania, takich jak regresja, regresja logistyczna i analiza dyskryminacyjna. Techniki dokonują założeń na temat rozkładów normalnych danych, które mogą nie być prawdziwe dla wielu zmiennych danych surowych. Jednym z rozwiązań, które pozwala poradzić sobie z danymi rzeczywistymi, jest zastosowanie transformacji (przekształceń), które zbliżą element danych surowych do rozkładu normalnego. Ponadto, znormalizowane pola można łatwo porównać ze sobą-na przykład, dochód i wiek są na całkowicie różnych skalach w pliku danych surowych, ale, gdy znormalizowane, względny wpływ każdego może być łatwo interpretowane.

Węzeł Transformacja udostępnia przeglądarkę wyników, dzięki której można szybko dokonać oceny wzrokowej i określić, jakie przekształcenie przeprowadzić. Wystarczy rzut oka, aby stwierdzić, czy zmienne mają rozkład normalny i w razie konieczności wybrać przekształcenie i zastosować je. Można wybrać wiele zmiennych i wykonać jedno przekształcenie dla zmiennej.

Po wybraniu preferowanych transformacji dla pól można wygenerować węzły Wyliczanie lub Wypełnianie, które wykonują transformacje i przyłączają te węzły do przepływu. Węzeł wyliczeń tworzy nowe zmienne, podczas gdy węzeł wypełniania wykonuje przekształcenie istniejących.

Ustawienia pól węzła transformacji

W sekcji FIELDS we właściwościach węzła można określić, które pola danych mają być używane w celu wyświetlania możliwych transformacji i ich zastosowania. Przekształcaniu można poddać tylko zmienne numeryczne. Wybierz jedno lub więcej pól liczbowych.