在使用K-Means进行异常消费行为识别时，不能对数据进行的处理步骤是：

**C: Tukey转换**

### 专业分析

K-Means是一种基于距离的聚类算法，数据的缩放和标准化对K-Means的效果有显著影响。以下是对各选项的分析：

- **A: 学生标准化（Z-score标准化）**
- 这是一种常用的数据预处理方法，通过减去均值并除以标准差，将数据转换为标准正态分布。这种标准化对K-Means聚类非常有利，因为它消除不同特征量纲的影响。

- **B: 极差标准化**
- 这种方法通过将数据调整到一个固定的范围（通常是0到1）来消除量纲的影响，适用于K-Means聚类，因为它使每个特征对距离的贡献相等。

- **C: Tukey转换**
- Tukey转换通常用于处理异常值，通过非线性变换来稳定方差。虽然这对一些统计分析和线性模型有帮助，但它可能会扭曲数据的距离关系，这对基于距离的K-Means不太适合。

- **D: 所有货币单位换算为统一标准**
- 将所有货币单位转换为统一标准是必要的，因为不同货币单位会导致不正确的距离计算。确保同一单位是进行数据聚类时的一项重要前处理步骤。

综上所述，**C: Tukey转换**是不适合在K-Means聚类前进行的一种数据处理步骤，因为它可能会改变数据的距离关系，从而影响聚类结果。