Chargeur Lightning : charge de travail
L’équipe Machine Learning souhaite prédire l’énergie consommée lors de la prochaine session d’un chargeur, afin d’acheminer la puissance vers les chargeurs susceptibles d’être sollicités. Pour entraîner un modèle, elle voudrait que vous prépariez un jeu de données incluant des informations sur l’utilisateur, le modèle du véhicule, la borne de recharge et l’énergie consommée, qui « regarde » vers la prochaine charge. À vous de leur montrer ce que vous savez faire !
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Fonctions de fenêtre dans Snowflake</cours>Instructions de l’exercice
- Récupérez
time_of_day,charging_rateetenergy_consumedpour chaque enregistrement depuis la tableELECTRIC_VEHICLES.charging. - Utilisez une fonction de fenêtre pour « regarder en avant » et récupérer l’énergie consommée lors de la prochaine session de recharge ; retournez
0si elle est introuvable. - Segmentez les enregistrements par
charging_station_idet utilisezcharging_start_timepour créer une séquence d’enregistrements par 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;