Quem está consumindo menos?

Você quer entender melhor os comportamentos individuais de recarga identificando alguns dos outliers mais extremos na duração das recargas. O ideal é segmentar sua análise por ponto de recarga para criar hipóteses mais embasadas. Para isso, você tem acesso completo à interface do Snowflake e ao banco de dados que começa com COURSE_41767.

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Abra a janela para um mundo de possibilidades com as funções de janela do Snowflake! Você vai começar diferenciando funções de janela de funções tradicionais. Depois, vai aprender a fornecer um número de linha e um ranking para cada registro em uma consulta. Quando dominar o básico, vai colocar a “janela” nas funções de janela usando PARTITION BY. Você vai explorar como encontrar e usar o primeiro e o último valor de uma determinada janela antes de encerrar com uma prévia das funções de agregação.

Exercise 1: Atribuindo números de linha Exercise 2: Construindo uma função de janela Exercise 3: Adicionando números de linha às sessões de recarga Exercise 4: Surfando na onda de calor Exercise 5: Funções de janela de classificação Exercise 6: Foi um carregamento rápido?Exercise 7: Comparando energia consumida Exercise 8: Particionando dados em uma função de janela Exercise 9: Siga o dinheiro!Exercise 10: Aprofundando nos custos de recarga

Hora de aumentar o nível! Neste capítulo, você vai levar as funções de classificação ainda mais longe. Você começará com uma variação de RANK, chamada DENSE_RANK, que lida com empates de um jeito um pouco diferente. Você também vai explorar uma versão mais robusta das funções vistas na lição anterior usando NTH_VALUE. Em seguida, você vai criar “baldes” de dados usando NTILE, que é mais útil do que você imagina. Você também vai conhecer uma ferramenta bacana chamada CUME_DIST para encontrar o número de registros menores ou iguais a um determinado registro em uma janela. Você vai encerrar o capítulo com uma das aplicações mais poderosas de funções de janela que viu até aqui: LAG e LEAD.

Exercise 1: Mais funções de classificação Exercise 2: Divulgando os veículos certos Exercise 3: Otimizando o agendamento de recargas Exercise 4: Definindo um custo mínimo de recarga Exercise 5: NTILE e CUME_DIST Exercise 6: Entrevistando proprietários de veículos Exercise 7: Avaliando a duração do carregamento Exercise 8: Quanto tempo os proprietários ficam sem recarregar?Exercise 9: LAG e LEAD Exercise 10: Olhando para o passado!Exercise 11: Mantendo a eficiência dos carregadores Exercise 12: Carga do carregador rápido

Você vai começar este último capítulo com funções de agregação como AVG, COUNT e SUM. Você vai comparar a saída dessas funções com registros individuais em uma janela e também realizar cálculos adicionais. Depois disso, vai dominar a aplicação mais empolgante das funções de janela: cálculos acumulados e móveis! Você vai começar calculando médias e totais acumulados para diferentes métricas de carregamento de veículos elétricos. Por fim, você vai encerrar o curso gerando totais e médias móveis com uma janela deslizante!

Exercise 1: Funções de janela de agregação Exercise 2: Engajando proprietários de veículos com métricas Exercise 3: Visualizando a duração e o custo das sessões de recarga Exercise 4: Quem está consumindo menos?

Exercicio Atual

Exercise 5: Faixas de janela Exercise 6: Os tempos de recarga estão ficando mais longos?Exercise 7: Identificando carregadores ineficientes Exercise 8: Médias e Totais Móveis Exercise 9: Moving vs. running Exercise 10: Impacto da temperatura na taxa de carregamento Exercise 11: Juntando tudo!Exercise 12: Parabéns!