Belasting van snelladers
Het Machine Learning-team wil het energieverbruik in de volgende sessie van een lader voorspellen, om stroom te kunnen toewijzen aan laders die mogelijk straks zwaarder belast worden. Om een model te trainen willen ze dat je een gegevensset voorbereidt met info over de gebruiker, het voertuigmodel, het laadstation en het verbruikte energie die alvast "vooruitkijkt" naar de volgende laadbeurt. Tijd om te laten zien wat je kunt!
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Vensterfuncties in Snowflake
Oefeninstructies
- Haal
time_of_day,charging_rateenenergy_consumedop voor elke record uit de tabelELECTRIC_VEHICLES.charging. - Gebruik een windowfunctie om vooruit te "kijken" en het verbruikte energie in de volgende laadsessie op te halen; geef
0terug als dit niet wordt gevonden. - Segmenteer de records op
charging_station_iden gebruikcharging_start_timeom een volgorde van records te maken in oplopende volgorde.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
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;