ThepExcel Logo
  • บทความ
    • Excel
      • Excel ทั่วไป
      • Excel Pivot Table
      • Excel Power Pivot
      • Power Query
      • Excel Array Formula
      • Excel VBA
      • Excel for Business
      • Excel and Maths
      • ฟังก์ชัน Excel ทั้งหมด
    • Power BI
      • Power Query
      • Data Model
      • DAX Formula
      • Power BI Report
    • Coding
      • Excel VBA
      • Python
      • Power Query M Code
    • AI
      • ChatGPT
      • Stable Diffusion
      • MidJourney
    • Highlights : บทความแนะนำ
    • คลิปวีดีโอ
  • อบรม
    • อบรมลูกค้าองค์กร
    • คอร์สออนไลน์ SkillLane
    • แนะนำวิทยากร
    • Excel/Power BI Skill Map
    • Quiz
  • Shop
    • คอร์สออนไลน์
    • สินค้าทั้งหมด
    • หนังสือเล่ม
    • E-Book
    • Cart
  • Download
    • Download ไฟล์จากเทพเอ็กเซล
    • ThepExcel-Mfx : M Code สำเร็จรูป
    • Date Table สำเร็จรูป
    • กราฟ My Skill
    • github.com/ThepExcel
  • รวม Link
    • รวม Link สอน Excel & Power BI ทั้งไทยและเทศ
    • รวม Link เกี่ยวกับ AI
    • รวม Link Coding
    • หนังสือแนะนำ
    • Facebook ThepExcel
    • YouTube ThepExcel
    • DAX Formatter
  • Contact
    • แนะนำ เทพเอ็กเซล (Thep Excel)
    • แนะนำวิทยากร : อาจารย์ ศิระ เอกบุตร (ระ)
    • นโยบายการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Privacy Policy)
  • Facebook
  • YouTube

Power BI ตอนที่ 13: CALCULATE ฟังก์ชันที่ทรงพลังที่สุดใน DAX

Categories 📂

DAX Formula

Tags 🏷️

ในบทความนี้ผมจะมาพูดถึงฟังก์ชัน CALCULATE ฟังก์ชันที่ทรงพลังที่สุดใน DAX ที่ถูกออกแบบมาให้ทำหน้าที่ “เปลี่ยน Filter Context” โดยเฉพาะ

CALCULATE เป็นฟังก์ชันที่หน้าตาดูเรียบง่าย เหมือนไม่มีอะไร แต่ทรงพลังมากๆ ผมว่ามันเทียบได้กับตัวการ์ตูนเอกในเรื่อง One Punch Man ที่ชื่อไซตามะเลยครับ หน้าตาดูไม่เก่งอะไรเลย แต่ต่อยทีเดียวศัตรูตายหมด ดังนั้นอย่าดูถูก CALCULATE เด็ดขาด!!

ผมกล้าพูดได้เลยว่าใครที่ใช้ Power BI แต่ไม่รู้จัก CALCULATE ก็เหมือนกับยังใช้ Power BI ไม่เป็นอ่ะครับ ดังนั้นมันสำคัญจริงๆ

บอกเลยว่าตั้งแต่บทนี้ไปเนื้อหาจะเริ่มลึกซึ้งมากขึ้นๆ ดังนั้นความรู้เดิมควรจะแน่นก่อน และควรมีสมาธิในการอ่านดีๆ นะครับ อ่านผ่านๆ ไม่คิดตาม ไม่เข้าใจแน่นอน

สารบัญ

  • ไฟล์ประกอบ
  • Recap เล็กน้อย
  • ทำความเข้าใจ CALCULATE
    • ก่อนจะมีการใช้ CALCULATE
    • หลังจากใช้ CALCULATE
    • สรุปสั้นๆ นะ
  • CALCULATE หลายเงื่อนไข
    • เงื่อนไขแบบ AND
    • และถ้าจะเป็นเงื่อนไขแบบ OR ล่ะ?
      • OR Field เดียวกัน ไม่มีปัญหา
      • OR คนละ Field เริ่มยากละ
  • CALCULATE ซ้อนกัน
  • สารบัญ Series Power BI

ไฟล์ประกอบ

ใช้ไฟล์เดิมจากตอนก่อนหน้าได้เลยนะครับ หรือจะใช้อันนี้ก็ได้

เอาล่ะเราไปเริ่มกันเลย!

Recap เล็กน้อย

ความหมายของการเปลี่ยน Filter Context ก็จะคล้ายๆ กับในบทความตอนก่อนหน้านี้ที่ ผมได้พยายามเขียนสูตร ALL เพื่อปลด Filter Context เดิมออกแล้ว Filter สินค้าที่เป็น Class ระดับ Economy เข้าไปอีกที ด้วยสูตรว่า

FilterEconomyRevenue =
SUMX (
    FILTER ( ALL ( fSales ), RELATED ( dProduct[ClassName] ) = "Economy" ),
    fSales[SalesQuantity] * RELATED ( dProduct[UnitPrice] )
)

ถ้าหากเราใช้ CALCULATE ทำ เราสามารถเขียนสูตรสั้นๆ เหลือแค่นี้

CalculateEconomyRevenue = 
CALCULATE([TotalRevenue],dProduct[ClassName]="Economy")

จะเห็นว่า CALCULATE นั้นสามารถใช้สูตรที่ทั้งสั้นกว่า และดูน่าจะอ่านเข้าใจง่ายกว่าสูตรยาวๆ นั้นด้วย ดังนั้นเรามาดูกันดีกว่าว่า CALCULATE มีวิธีการใช้งานยังไงกันแน่

ทำความเข้าใจ CALCULATE

CALCULATE ( <Expression> , [<Filter1>] , [<Filter2>] , ... )

CALCULATE นั้นประกอบไปด้วย 2 ส่วนหลักๆ ก็คือ

  • Expression หรือก็คือวิธีการคำนวณ เราจะใส่สูตรคำนวณเอาเองหรือจะอ้างอิง Measure ที่มีอยู่แล้วก็ได้
  • Filter คือ Filter Context ใหม่ที่อยากได้ สามารถใส่ได้หลายตัวโดยคั่นด้วย comma ซึ่งจะเป็นเงื่อนไขแบบ AND
    • สามารถใส่เป็นเงื่อนไขเปรียบเทียบคล้ายๆ กับเงื่อนไขในฟังก์ชัน FILTER ได้เลย
      • เช่น Field เทียบกับค่าอะไรบางอย่าง
      • ซึ่งความหมายคือจะมีการปลด Filter เดิมของ Field นั้นออกด้วย ALL แล้วค่อยใส่ Filter ใหม่ตามที่เราระบุ
    • ความพิเศษคือสามารถอ้างอิง Field จากตารางไหนก็ได้ โดยไม่ต้องใช้ RELATED มาช่วยเลย

หมายเหตุ : CALCULATE จะประเมิน Filter ก่อน Expression เสมอ

ฟังดูแล้วอาจจะยังงงๆ งั้นมาดูคำอธิบายของตัวอย่างข้างบนกัน

CalculateEconomyRevenue = CALCULATE([TotalRevenue],dProduct[ClassName]="Economy")
  • Expression เขียนว่า [TotalRevenue] นั่นคือให้ใช้สูตรวิธีคำนวณของ Measure ที่ชื่อว่า [TotalRevenue] มาคำนวณ
  • Filter เขียนว่า dProduct[ClassName]=”Economy” ความหมายคือ ให้สั่งปลด Filter ของ Field dProduct[ClassName] ออกก่อนด้วย ALL จากนั้นค่อย Filter dProduct[ClassName] ให้เป็น Economy อีกที

ก่อนจะมีการใช้ CALCULATE

Total Revenue จะถูก Filter ตามแต่ละ ClassName อย่างที่ผมเคยอธิบายไปในบทแรกๆ ว่าแต่ละจุดของตาราง Pivot นั้นมี Filter Context ที่ไม่เหมือนกันเลย

หลังจากใช้ CALCULATE

มันปลด Filter ของ ClassName ออกหมด แล้ว Filter เข้าไปใหม่ด้วย ClassName ว่าต้องเท่ากับ Economy ทุกตัวเลยได้ค่าเดียวกันหมดเลยดังรูป

CALCULATE

สรุปสั้นๆ นะ

“CALCULATE จะเปลี่ยน Filter ตามเงื่อนไขที่ระบุ แล้วค่อยคำนวณตามวิธีที่เราระบุ“

โดยที่ถ้าใสเงื่อนไขแบบปกติมาตรฐาน เช่น Field เทียบกับค่าอะไรบางอย่าง มันก็จะปลด Filter เดิมของ Field นั้นๆ ออกไป แล้วค่อยใส่ Filter ใหม่ตามที่เราระบุในส่วน Filter ของ CALCULATE

จากคำอธิบายข้างบน จริงๆ แล้วสูตร CALCULATE ข้างบน มันคือการเขียนโดยย่อของการเขียนแบบนี้เลยครับ เทียบเท่ากันทุกประการ!!

CalculateEconomyRevenueFull =
CALCULATE (
    [TotalRevenue],
    FILTER ( ALL ( dProduct[ClassName] ), dProduct[ClassName] = "Economy" )
)

ดังนั้นแปลว่า ถ้าผมใส่ Filter ตัวอื่นที่ไม่เคยถูก Filter มาก่อน เช่น StoreType ด้วยสูตรนี้ว่าต้องการ StoreType แบบ Online เท่านั้น

CalculateOnlineRevenue = 
CALCULATE([TotalRevenue],dStores[StoreType]="online")

การทำงานก็ยังคงเป็น Concept เดิม คือ ปลด Filter ด้วย ALL แล้ว Filter เข้าไปด้วยตัวใหม่ที่ระบุ

ผลที่ได้ก็จะเป็นการ Filter เพิ่มจากตัว [TotalRevenue] ปกติ เนื่องจากปลด Filter dStores[StoreType] ก็ไม่ได้มีผลอะไร (เพราะไม่ได้มี Filter ไว้อยู่แล้ว) จากนั้นค่อย Filter dStores[StoreType] ให้เป็น Online

ทั้งนี้มันต่างจากตอนแรกที่เราสั่ง dProduct[ClassName] = “Economy” ในแง่ที่ว่าอันนั้นการปลด Filter ออกจะเห็นผลที่ชัดเจนเลย เพราะถ้าไม่ปลดออก กรณี Class Name ใน Visual ไม่ใช่ Economy จะต้องได้ค่า Blank เนื่องจาก ไม่มีทางที่จะเป็น Class Name 2 อย่างได้พร้อมกันอยู่แล้ว

CALCULATE หลายเงื่อนไข

เงื่อนไขแบบ AND

ถ้าเราใส่ Filter สองเงื่อนไขคั่นด้วย comma มันจะเป็นเงื่อนไขแบบ AND เลย จะเป็นยังไงมาดูกันครับ

CalculateOnlineEconomyRevenue =
CALCULATE (
    [TotalRevenue],
    dProduct[ClassName] = "Economy",
    dStores[StoreType] = "online"
)

ผลที่ได้จะเป็นการปลด Filter ClassName และ StoreType ออกทั้งหมด และสั่งให้ Filter ClassName เป็น Economy และ StoreType เป็น online นั่นเอง

และถ้าจะเป็นเงื่อนไขแบบ OR ล่ะ?

OR Field เดียวกัน ไม่มีปัญหา

ถ้าเป็นเงื่อนไขแบบ OR แบบอ้างอิง Field เดียวกันเรายังพอใช้เครื่องหมาย || หรือพวก IN มาช่วยได้ดังนี้

CalculateEconomyRegular =
CALCULATE (
    [TotalRevenue],
    dProduct[ClassName] = "Economy"
        || dProduct[ClassName] = "Regular"
)

หรือ

CalculateEconomyRegular =
CALCULATE ( [TotalRevenue], dProduct[ClassName] IN { "Economy", "Regular" } )

OR คนละ Field เริ่มยากละ

แต่ถ้าเราจะอ้างอิง Field คนละ Field กันแบบ OR มันจะไม่ยอม เช่น

ดังนั้นเราจะใช้ CALCULATE เปล่าๆ ไม่ได้แล้ว ต้องใช้ฟังก์ชันอื่นมาช่วย นั่นก็คือ FILTER กับ ALL มาช่วยนั่นเอง เช่น

CalculateEconomy_or_Online =
CALCULATE (
    [TotalRevenue],
    FILTER (
        ALL ( fSales ),
        RELATED ( dProduct[ClassName] ) = "Economy"
            || RELATED ( dStores[StoreType] ) = "online"
    )
)

สูตรยากกว่า CALCULATE สำเร็จรูปเยอะเลยเนอะ…

ซึ่งจะเห็นว่าในบางสถานการณ์ ความรู้เรื่อง FILTER และ ALL ที่ผมสอนในบทก่อนๆ ก็จำเป็น ไม่งั้นเราจะเขียนสูตรบางอย่างไม่ได้เลย เพราะ CALCULATE สำเร็จรูปไม่ได้รองรับทุกอย่างไปหมดหรอกครับ

เราน่าจะพอเห็นภาพการทำงานของ CALCULATE กันแล้ว คราวนี้ลองมาดูกันว่าถ้าใส่ CALCULATE ซ้อนกันจะเกิดอะไรขึ้น

CALCULATE ซ้อนกัน

สมมติผมเขียน Measure แบบนี้ ให้ทายว่ามันจะเปลี่ยน Filter ให้กลายเป็นแบบไหน?

Calculate2X =
CALCULATE (
    CALCULATE (
        [TotalRevenue],
        dProduct[ClassName] = "Economy",
        dStores[StoreType] = "online"
    ),
    dProduct[ClassName] = "Regular"
)

ถ้าดูเผินๆ คนทั่วไปน่าจะคิดว่า มันน่าจะได้เป็น Online และ Regular แต่ในความเป็นจริง Filter ที่หลงเหลือกลับได้เป็น Online และ Economy เหมือนเดิม!!

ทำไมถึงเป็นแบบนั้น? ทั้งๆ ที่การเขียนสูตร 2 ชั้นซ้อนกันมันต้องคำนวณตัวข้างในก่อนสิ ?

การเขียนสูตร 2 ชั้นจะคำนวณตัวในก่อนนั้นถูกต้องแล้วครับ แต่สาเหตุที่ผลลัพธ์เป็นแบบนี้ก็เพราะ CALCULATE จะประเมิน Filter ก่อน Expression เสมอครับ

มาดูกันให้ชัดๆ ว่าเกิดอะไรขึ้น

Calculate2X =
CALCULATE (
CALCULATE (
[TotalRevenue],
dProduct[ClassName] = "Economy",
dStores[StoreType] = "online"
),
dProduct[ClassName] = "Regular"
)

CALCULATE ตัวข้างใน (สีแดง) จะถูกคำนวณก่อน ซึ่งเดี๋ยวมันจะต้องคิดว่าจะต้องเปลี่ยน Filter ยังไงดี ทำให้มันต้องปลด Filter ClassName และ StoreType ออกให้หมดก่อน ทำให้ dProduct[ClassName] = “Regular” ที่อยู่ในชั้นนอกถูกทำลายไปโดยปริยาย

จากนั้นมันค่อยใส่ Filter ไปใหม่ว่า ClassName ให้เป็น Economy และ StoreType เป็น online นั่นเอง

กลายเป็นว่า เวลาใช้ CALCULATE ซ้อนกันหลายชั้น ชั้นในดันได้รับ Priority เรื่อง Filter มากว่านั่นเอง และจะทำลายชั้นนอกตัวที่ซ้ำกันด้านในทิ้งหมดเลย

เดี๋ยวลองเขียนเงื่อนไขชั้นนอกอีกอันแบบไม่ซ้ำกับข้างในบ้าง

Calculate2X_v2 =
CALCULATE (
    CALCULATE (
        [TotalRevenue],
        dProduct[ClassName] = "Economy",
        dStores[StoreType] = "online"
    ),
    dProduct[ClassName] = "Regular",
    dDate[Year] = 2012
)

จะเห็นว่า Filter ที่หลงเหลือก็คือ Online และ Economy และ ปี 2012 เพราะว่าเลขลดลงไปกว่า 2x ปกติ ดังนั้นจะเห็นว่า เงื่อนไข Filter ของ CALCULATE ชั้นนอกไม่ได้ถูกทำลายไปทั้งหมด แต่ถูกทำลายเฉพาะตัวที่ซ้ำกับด้านในเท่านั้น

หลายคนอาจเริ่มสงสัยแล้วว่า “ในชีวิตจริงใครจะไปเขียน CALCULATE 2 ตัวซ้อนกัน งงจะตายชัก??”

ครับ มันไม่มีใครตั้งใจเขียนแบบนั้นหรอก แต่เป็นเพราะความลับอีก 2 อย่างต่อจากนี้ต่างหากที่ทำให้เราต้องระวังเรื่องนี้ นั่นก็คือ…

  • CALCULATE สามารถเปลี่ยน Row Context ให้เป็น Filter Context ได้ เรียกว่า Context Transition
  • Measure ทุกตัวมี CALCULATE แฝงอยู่ข้างในเสมอ

ซึ่งเดี๋ยวผมจะพูดถึง 2 เรื่องนี้ในบทถัดไปครับ ซึ่งบอกเลยว่าเป็น Concept ของ CALCULATE ที่ลึกลับซับซ้อนที่สุดที่คนส่วนใหญ่ล้วนงงไปตามๆ กันเลยล่ะ!!

สารบัญ Series Power BI

  • POWER BI ตอนที่ 01: POWER BI คืออะไร?
  • POWER BI ตอนที่ 02: พื้นฐาน EXCEL ที่สำคัญก่อนจะเรียนรู้ POWER BI
  • POWER BI ตอนที่ 03: ภาพรวมการใช้งาน POWER BI DESKTOP
  • POWER BI ตอนที่ 04: สร้าง REPORT แรก ใน POWER BI
  • POWER BI ตอนที่ 05: วิธีการ DRILL เพื่อเจาะลึกข้อมูลใน REPORT
  • POWER BI ตอนที่ 06: การปรับแต่งสีใน VISUAL ด้วย CONDITIONAL FORMAT
  • POWER BI ตอนที่ 07: เริ่ม GET DATA ตั้งแต่ไฟล์ยังว่างเปล่า
  • POWER BI ตอนที่ 08: สร้าง DATA MODEL ที่เหมาะสม
  • POWER BI ตอนที่ 09: สร้าง DATE TABLE ด้วย DAX
  • POWER BI ตอนที่ 10: เรียนรู้ DAX เบื้องต้น
  • POWER BI ตอนที่ 11: เรียนรู้ DAX Table Function – FILTER
  • POWER BI ตอนที่ 12: DISTINCT, VALUES, ALL และผองเพื่อน
  • POWER BI ตอนที่ 13: CALCULATE ฟังก์ชันที่ทรงพลังที่สุดใน DAX
  • Power BI ตอนที่ 14: Context Transition และ พลังแฝงใน Measure
  • Power BI ตอนที่ 15: วิธีดึงค่าจาก Slicer มาคำนวณใน Report
  • Power BI ตอนที่ 16 : เดินทางข้ามเวลาไปกับ Time Intelligence DAX Function
  • Power BI ตอนที่ 17 : วิธีทำรายงานเทียบเป้าหมาย Target vs Actual
  • Power BI ตอนที่ 18 : วิธีการกระจายเป้า Allocate Target ด้วย DAX
  • Power BI ตอนที่ 19 : การปรับ Cross Filter Direction เพื่อคำนวณค่าในตาราง Dimension
  • ส่วนเสริม
  • การคำนวณต้นทุนแบบ FIFO ด้วย DAX
  • แสดงข้อมูลสรุปแบบ Top N + Others (ฉบับเทพเอ็กเซล)
  • การวิเคราะห์ Event ที่มีช่วงเวลาเริ่มต้นกับสิ้นสุดคนละวัน
  • เปรียบเทียบ MAX vs LASTDATE ในภาษา DAX

ใครสนใจอยากเรียนเป็นคลิปวีดีโอ ผมมีคอร์สออนไลน์ที่สอน Power BI ตั้งแต่พื้นฐาน สามารถไปดูรายละเอียดได้ที่นี่

This image has an empty alt attribute; its file name is Powerful-Data-Power-BI-1024x538.png
แชร์ความรู้ให้เพื่อนๆ ของคุณ
288    
288    

ติดตามเทพเอ็กเซล

  • Facebook
  • YouTube

อบรมกับเทพเอ็กเซล

🔥 คอร์สใหม่ล่าสุด 🔥

การทำ Optimization ด้วย Excel Solver
สำหรับงานวางแผน
คอร์สออนไลน์ เทพเอ็กเซล
คอร์สออนไลน์ จากเทพเอ็กเซล ดูกี่รอบก็ได้
อบรม Excel / Power BI ให้องค์กรของคุณ

บทความล่าสุด

  • วิธีผสม Model สูตรผสมแบบโดนใจใน Stable Diffusion [Part7]
  • สอนทำรูปตัวเองคู่กับสาว ใน Stable Diffusion [Part6]
  • สอน Train Model ตัวเองใน Stable Diffusion [Part5]
  • 10 Levels การเขียนสูตร Excel ในยุคใหม่
  • บันได 10 ขั้น เริ่มเรียนรู้ M Code ขุมพลังของ Power Query
  • แนวทางฝึกฝน Excel ให้เก่งขึ้น
  • รวม Link เว็บ/เพจเกี่ยวกับ AI

บทความแนะนำ

🔥ฟังก์ชันทั้งหมดใน Excel 🔥

  • 10 Levels การเขียนสูตร Excel ในยุคใหม่
  • แกะเคล็ดวิชา Excel Wizard ในการแข่ง Speed Run Excel ระดับโลก
  • เจาะลึก CALCULATE ใน DAX แบบลึกสุดใจ : Part 1
  • Series สอนดึงข้อมูลจากเว็บ ด้วย Power Automate Desktop
  • สรุปการใช้ LAMBDA ฟังก์ชันที่ใช้สร้างฟังก์ชันใน Excel 365 และผองเพื่อน
  • วิธีใช้ Excel คำนวณระยะเวลาการทำงานรวม แถมระบุเวลาพักได้แบบยืดหยุ่น
  • วิธีจัดการข้อมูลแย่ๆ ด้วย Power Query ทั้งข้อมูลปนกัน ข้อมูลอยู่บนหัวตาราง

Categories

Tags

ai collection concepts copy database Data Model data validation date dax dropdown error excel filter finance find format formula function game graph IF index intro len link logic lookup match matrix mcode m code merge mid overview paste pivot power query row sort speed split stable diffusion substitute table text time tips trim vba vlookup

Archives

  • April 2023 (8)
  • March 2023 (2)
  • February 2023 (2)
  • January 2023 (1)
  • October 2022 (1)
  • September 2022 (3)
  • August 2022 (3)
  • July 2022 (1)
  • June 2022 (3)
  • May 2022 (1)
  • April 2022 (2)
  • February 2022 (1)
  • December 2021 (2)
  • November 2021 (10)
  • September 2021 (2)
  • August 2021 (6)
  • July 2021 (2)
  • June 2021 (2)
  • May 2021 (10)
  • April 2021 (3)
  • March 2021 (3)
  • February 2021 (4)
  • January 2021 (8)
  • December 2020 (5)
  • November 2020 (13)
  • October 2020 (5)
  • September 2020 (11)
  • August 2020 (4)
  • July 2020 (13)
  • June 2020 (17)
  • May 2020 (16)
  • April 2020 (16)
  • March 2020 (10)
  • February 2020 (15)
  • January 2020 (16)
  • December 2019 (4)
  • November 2019 (3)
  • October 2019 (9)
  • September 2019 (1)
  • August 2019 (7)
  • June 2019 (3)
  • May 2019 (9)
  • April 2019 (9)
  • March 2019 (2)
  • February 2018 (1)
  • January 2018 (3)
  • November 2017 (3)
  • August 2017 (1)
  • July 2017 (1)
  • June 2017 (1)
  • May 2017 (6)
  • April 2017 (6)
  • March 2017 (7)
  • February 2017 (1)
  • January 2017 (2)
  • December 2016 (1)
  • October 2016 (2)
  • September 2016 (3)
  • August 2016 (2)
  • July 2016 (2)
  • June 2016 (1)
  • May 2016 (1)
  • April 2016 (1)
  • March 2016 (2)
  • February 2016 (1)
  • January 2016 (2)
  • December 2015 (2)
  • November 2015 (5)
  • October 2015 (3)
  • June 2015 (2)
  • May 2015 (1)
  • April 2015 (26)
  • January 2015 (1)
  • December 2014 (1)
  • November 2014 (2)
  • October 2014 (1)
  • September 2014 (2)
  • August 2014 (1)
  • June 2014 (1)
  • May 2014 (1)
  • April 2014 (3)
  • March 2014 (3)
  • February 2014 (12)
  • January 2014 (7)
  • December 2013 (2)
  • November 2013 (8)
  • October 2013 (2)

เทพเอ็กเซล : Thep Excel

copyright © 2022

  • Facebook
  • YouTube
เว็บไซต์นี้ใช้คุกกี้ (Cookies)
บริษัท เทพเอ็กเซล จำกัด ให้ความสำคัญต่อข้อมูลส่วนบุคคลของท่าน เพื่อการพัฒนาและปรับปรุงเว็บไซต์รวมถึงสินค้าและบริการต่างๆ หากท่านใช้บริการเว็บไซต์นี้ โดยไม่มีการปรับตั้งค่าใดๆ แสดงว่าท่านยินยอมที่จะรับคุกกี้บนเว็บไซต์ และนโยบายสิทธิส่วนบุคคลของเรา
ตั้งค่าคุกกี้ยอมรับทั้งหมดอ่านเพิ่มเติม
Manage consent

Privacy Overview

This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary
Always Enabled
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. These cookies ensure basic functionalities and security features of the website, anonymously.
CookieDurationDescription
cookielawinfo-checkbox-analytics11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics".
cookielawinfo-checkbox-functional11 monthsThe cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional".
cookielawinfo-checkbox-necessary11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary".
cookielawinfo-checkbox-others11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other.
cookielawinfo-checkbox-performance11 monthsThis cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance".
viewed_cookie_policy11 monthsThe cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data.
Functional
Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features.
Performance
Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.
Analytics
Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Advertisement
Advertisement cookies are used to provide visitors with relevant ads and marketing campaigns. These cookies track visitors across websites and collect information to provide customized ads.
Others
Other uncategorized cookies are those that are being analyzed and have not been classified into a category as yet.
SAVE & ACCEPT