Beban pengisi daya cepat
Tim Machine Learning tertarik memprediksi energi yang dikonsumsi pada sesi berikutnya dari sebuah pengisi daya, dengan tujuan menyalurkan daya ke pengisi daya yang mungkin akan terbebani di masa depan. Untuk melatih model, mereka ingin Anda menyiapkan himpunan data yang mencakup informasi tentang pengguna, model kendaraan, stasiun pengisian, dan energi yang dikonsumsi yang "melihat" ke depan ke pengisian berikutnya. Saatnya menunjukkan kemampuan Anda!
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Fungsi Window di Snowflake
Petunjuk latihan
- Ambil
time_of_day,charging_rate, danenergy_consumeduntuk setiap rekaman dari tabelELECTRIC_VEHICLES.charging. - Gunakan fungsi window untuk "melihat ke depan" dan mengambil energi yang dikonsumsi pada sesi pengisian berikutnya; kembalikan
0jika tidak ditemukan. - Segmentasikan rekaman berdasarkan
charging_station_iddan gunakancharging_start_timeuntuk membuat urutan rekaman dalam urutan menaik.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
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;