Unprocessed data features는 데이터 분석이나 머신러닝 분야에서 매우 중요한 개념으로, 수집된 이후 어떠한 정제, 변환, 또는 필터링 과정도 거치지 않은 상태의 데이터 속성들을 의미합니다. 여기서 'unprocessed'는 '가공되지 않은' 또는 '원시 상태의'라는 뜻이며, 'data features'는 데이터셋 내의 개별적인 변수나 특성을 뜻합니다. 예를 들어, 센서에서 수집된 로우(raw) 데이터나 설문조사에서 얻은 답변 그대로의 상태가 이에 해당합니다. 이 용어는 주로 데이터 전처리(data preprocessing) 단계 이전의 상태를 강조할 때 사용됩니다. 분석가들은 이러한 원시 특성들을 분석하여 유의미한 정보를 추출하거나, 모델의 성능을 높이기 위해 데이터를 정규화(normalization)하거나 이상치를 제거하는 등의 작업을 수행합니다. 'Raw data'와 유사하지만, 'features'라는 단어가 포함되어 있어 데이터의 구조적인 측면이나 변수 하나하나에 더 초점을 맞춘 표현입니다. 실무에서는 데이터의 무결성을 확인하거나 초기 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행할 때 자주 언급되는 표현입니다.