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Carga del cargador rápido

El equipo de Machine Learning quiere predecir la energía consumida en la próxima sesión de un cargador, para poder dirigir potencia a los cargadores que podrían saturarse en el futuro. Para entrenar un modelo, quieren que prepares un conjunto de datos que incluya información sobre la persona usuaria, el modelo de vehículo, la estación de carga y la energía consumida, que además "mire" hacia la siguiente carga. ¡Hora de demostrar de lo que eres capaz!

Este ejercicio forma parte del curso

Funciones de ventana en Snowflake

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Instrucciones del ejercicio

  • Recupera time_of_day, charging_rate y energy_consumed para cada registro de la tabla ELECTRIC_VEHICLES.charging.
  • Usa una función de ventana para "mirar hacia adelante" y obtener la energía consumida en la siguiente sesión de carga; devuelve 0 si no existe.
  • Segmenta los registros por charging_station_id y usa charging_start_time para crear una secuencia de registros en orden ascendente.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

SELECT
    user_id,
    charging_station_id,
    charging_start_time,
    
    -- Retrieve the time_of_day, charging_rate and energy_consumed fields
	___,
    ___,
    ___,
	
    -- "Look ahead" to the energy consumed in the next session
    ___ OVER(
      
      	-- Segment the records by charging station and sequence
      	-- records by the start time of the charge
        ___
        ___
      
    ) AS next_session_energy_consumed

FROM ELECTRIC_VEHICLES.charging;
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