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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>
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Instructions de l’exercice

  • Trouvez la moyenne mobile de temperature en utilisant les deux enregistrements précédents et la ligne courante, triés par temperature.
  • Générez une autre moyenne mobile, cette fois pour charging_rate en utilisant les quatre enregistrements précédents et la ligne courante, à nouveau triés par temperature et partitionnés par vehicle_model.
  • N’incluez que les enregistrements où charging_rate n’est pas NULL.

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;
Modifier et exécuter le code