Impact de la température sur le taux de charge
Les données que vous avez interrogées avec des fonctions fenêtre ne sont pas seulement utiles pour votre équipe ; elles intéressent aussi les constructeurs automobiles. Plusieurs d’entre eux souhaitent comprendre l’impact de la température sur le taux de charge. Ils aimeraient une moyenne mobile de la température, ainsi qu’une moyenne mobile du taux de charge ventilée par modèle de véhicule.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Fonctions de fenêtre dans Snowflake</cours>Instructions de l’exercice
- Trouvez la moyenne mobile de
temperatureen utilisant les deux enregistrements précédents et la ligne courante, triés partemperature. - Générez une autre moyenne mobile, cette fois pour
charging_rateen utilisant les quatre enregistrements précédents et la ligne courante, à nouveau triés partemperatureet partitionnés parvehicle_model. - N’incluez que les enregistrements où
charging_raten’est pasNULL.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
SELECT
vehicle_model,
charger_type,
temperature,
charging_rate,
-- Create a moving average of temperature using the two preceding and following records
___(___) OVER(
PARTITION BY vehicle_model
ORDER BY ___
ROWS BETWEEN ___ ___ AND ___ ___
) AS moving_average_temperature,
-- Find the moving average charging rate for the preceding four charging sessions
___(___) OVER(
PARTITION BY ___
ORDER BY ___
___
) AS moving_average_charging_rate
FROM ELECTRIC_VEHICLES.charging
-- Only include non-NULL charging rates
WHERE ___
ORDER BY vehicle_model, charger_type, temperature;