Chargeur Lightning — charge de travail
L'équipe de Machine Learning souhaite prédire l'énergie consommée lors de la prochaine séance d'un chargeur, afin d'acheminer la puissance vers les chargeurs qui pourraient être sollicités davantage. Pour entraîner un modèle, elle aimerait que vous prépariez un jeu de données qui inclut des renseignements sur l'utilisateur, le modèle de véhicule, la borne de recharge et l'énergie consommée, et qui « regarde » vers la prochaine recharge. Montrez-leur ce que vous savez faire!
Cette activité fait partie du cours
Fonctions de fenêtre dans Snowflake
Instructions de l’exercice
- Récupérez
time_of_day,charging_rateetenergy_consumedpour chaque enregistrement de la tableELECTRIC_VEHICLES.charging. - Utilisez une fonction de fenêtrage pour « regarder vers l'avant » et obtenir l'énergie consommée lors de la prochaine séance de recharge; retournez
0si elle est introuvable. - Segmentez les enregistrements par
charging_station_idet utilisezcharging_start_timepour créer une séquence d'enregistrements en ordre croissant.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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;