Cavalcare l'ondata di caldo

Ora userai l'interfaccia di Snowflake per esplorare e interrogare il database che inizia con COURSE_41767, quello con cui lavorerai in questo corso.

Hai già fatto pratica a scrivere query nell'editor di DataCamp; adesso applicherai le tue abilità con ROW_NUMBER direttamente nell'interfaccia di Snowflake.

Nota: il nostro Snowflake gira in un ambiente virtuale Windows e potrebbe impiegare qualche secondo a caricarsi inizialmente.

⚠️ Non riesci a selezionare un database o ricevi l'errore "table not found"?

Usa il percorso completo della tabella nella clausola FROM. Recuperalo dal pannello di sinistra: scheda Databases → espandi il tuo database COURSE_… → seleziona la tabella → Copy name.

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Window Functions in Snowflake

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Window Functions in Snowflake

IntermediárioNível de habilidade

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Spalanca la finestra su un mondo di possibilità con le window functions di Snowflake! Inizierai distinguendo le window functions dalle funzioni tradizionali. Poi imparerai ad assegnare un numero di riga e un ranking a ogni record in una query. Una volta chiarite le basi, metterai la “finestra” nelle window functions usando PARTITION BY. Vedrai come trovare e usare il primo e l’ultimo valore di una certa finestra, per poi chiudere con un’anteprima delle funzioni di aggregazione.

Exercise 1: Assegnare numeri di riga Exercise 2: Costruire una funzione finestra Exercise 3: Aggiungere numeri di riga alle sessioni di ricarica Exercise 4: Cavalcare l'ondata di caldo

Esercizio attuale

Exercise 5: Funzioni di finestra per il ranking Exercise 6: È stata una ricarica veloce?Exercise 7: Confrontare l’energia consumata Exercise 8: Partizionare i dati in una funzione finestra Exercise 9: Segui il denaro!Exercise 10: Approfondire i costi di ricarica

È il momento di alzare il livello! In questo capitolo porterai le funzioni di ranking un passo oltre. Partirai da una variante di RANK, chiamata DENSE_RANK, che gestisce i pari merito in modo leggermente diverso. Esplorerai anche una versione più robusta delle funzioni viste nella lezione precedente usando NTH_VALUE. Poi creerai dei “contenitori” di dati con NTILE, più utile di quanto potresti pensare. Aggiungerai anche un pratico strumento chiamato CUME_DIST per trovare il numero di record minori o uguali a un certo record in una finestra. Concluderai il capitolo con una delle applicazioni più potenti delle window functions viste finora: LAG e LEAD.

Exercise 1: Altre funzioni di ranking Exercise 2: Promuovere i veicoli giusti Exercise 3: Ottimizzare la programmazione della ricarica Exercise 4: Impostare un costo minimo di ricarica Exercise 5: NTILE e CUME_DIST Exercise 6: Sondaggio tra proprietari di veicoli Exercise 7: Valutare la durata di ricarica Exercise 8: Quanto tempo passa tra una ricarica e l'altra per i proprietari dei veicoli?Exercise 9: LAG e LEAD Exercise 10: Uno sguardo al passato!Exercise 11: Mantenere l’efficienza dei caricabatterie Exercise 12: Carico del caricatore rapido

Inizierai questo capitolo finale con funzioni di aggregazione come AVG, COUNT e SUM. Confronterai l’output di queste funzioni con i singoli record in una finestra e lo userai per eseguire ulteriori calcoli. Dopo di ciò, padroneggerai l’applicazione più interessante delle window functions: i calcoli cumulativi e mobili! Partirai calcolando medie e totali cumulativi per diverse metriche legate alla ricarica dei veicoli elettrici. Infine, chiuderai il corso generando totali e medie mobili con una finestra scorrevole!

Exercise 1: Funzioni di finestra di aggregazione Exercise 2: Coinvolgere i proprietari dei veicoli con le metriche Exercise 3: Visualizzare la durata e il costo delle sessioni di ricarica Exercise 4: Chi consuma di meno?Exercise 5: Window frame Exercise 6: Le durate di ricarica si stanno allungando?Exercise 7: Identificare i charger inefficienti Exercise 8: Medie e totali mobili Exercise 9: Moving vs. running Exercise 10: Impatto della temperatura sul tasso di ricarica Exercise 11: Mettiamo tutto insieme!Exercise 12: Congratulazioni!