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 12: DISTINCT, VALUES, ALL และผองเพื่อน

distinct values all

Categories 📂

DAX Formula

Tags 🏷️

dax, table function

เรื่องของ Table Function ใน DAX นอกจาก FILTER ที่แนะนำไปในบทความที่แล้ว ยังมีที่เราควรจะรู้จักอีก 3 ตัว ก็คือ DISTINCT, VALUES, ALL (และเพื่อนๆ ของมัน)

เนื่องจากทั้ง 3 ตัวนี้ทำงานคล้ายกันๆ แต่ไม่เหมือนกัน… ดูเผินๆ แล้วจะสับสนได้
ผมจึงขอทำตารางเปรียบเทียบดังนี้

ฟังก์ชันรองรับ Table/Col ที่เป็นสูตร (Expression)กรณีใช้กับ Tableกรณีใช้กับคอลัมน์เดียวกรณีใช้กับหลายคอลัมน์
DISTINCTได้•ได้ Table แบบค่าที่ไม่ซ้ำกัน•ได้ค่าไม่ซ้ำกันในคอลัมน์นั้นทำไม่ได้
VALUESไม่ได้•ค่า Duplicates ยังอยู่
•ได้ Blank Row พิเศษ
•ได้ค่าไม่ซ้ำกันในคอลัมน์นั้น
•ได้ Blank Row
พิเศษ
ทำไม่ได้
ALLไม่ได้•ค่า Duplicates ยังอยู่
•ได้ Blank Row พิเศษ
•ปลด Filter ออกหมด
•ได้ค่าไม่ซ้ำกันในคอลัมน์นั้น
•ได้ Blank Row พิเศษ
•ปลด Filter ออกหมด
•ได้ค่าไม่ซ้ำกันเมื่อมองผสมหลายคอลัมน์
•ได้ Blank Row พิเศษ •ปลด Filter ออกหมด

สารบัญ

      • หมายเหตุ
  • ไฟล์ประกอบ
  • สร้าง New Table ใหม่
  • DISTINCT
  • VALUES
  • ALL
    • กรณีอ้างอิงทั้งตาราง
    • กรณีอ้างอิงคอลัมน์ ไม่ว่าจะอันเดียวหรือหลายคอลัมน์
    • ALLEXCEPT ก็คือเพื่อนของ ALL
    • จุดเด่นที่สุดของ ALL คือการปลด Filter
      • ตัวอย่างการปลด FILTER ออก แล้ว FILTER อีกตัวกลับเข้าไปใหม่
  • ตอนต่อไปเจอกับ CALCULATE
  • สารบัญ Series Power BI

หมายเหตุ

  • Blank Row พิเศษ จะโผล่มากรณีที่ Relationship ไปเจอข้อมูลเป็น Key ในฝั่ง Many แต่ดันไม่มีใน Key ฝั่ง One (จะมีอธิบายในบทความด้านล่าง)
  • ALLSELECTED = เหมือน All แต่ปลดแค่ Filter ใน Visual นั้นๆ

ไฟล์ประกอบ

ใช้ไฟล์เดิมจากตอนก่อนหน้าได้เลยนะครับ หรือจะใช้อันนี้ก็ได้

สร้าง New Table ใหม่

เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้น เดี๋ยวเราจะสร้างตารางใหม่ที่ชื่อว่า dStoresNew โดยจะเอาให้เหลือเฉพาะ StoreKey ตั้งแต่ 100 ขึ้นไปเท่านั้น (เพื่อตั้งใจสร้างสถานการณ์ให้เจอ Blank Row พิเศษครับ)

ให้เรา NewTable ขึ้นมาดังนี้

dStoresNew = FILTER(dStores,dStores[StoreKey]>100)

เราจะได้ dStoresNew ที่มี 207 Rows นะครับ

จากนั้นให้ผูก Relationship กับ Fact ที่เป็น fSales ด้วย

เมื่อเตรียมข้อมูลพร้อมแล้ว มาดูรายละเอียดทีละตัวกันครับ

DISTINCT

“จะได้ item แบบไม่ซ้ำกัน”

DISTINCT ( <ColumnNameOrTableExpr> )

DISTINCT นั้นจะใช้กับ Table ก็ได้ หรือจะใช้กับ คอลัมน์เดียวก็ได้ จะได้ข้อมูลแบบไม่ซ้ำกัน

*จะเห็นว่า DISTINCT ไม่มี Blank Row พิเศษโผล่ออกมาเหมือนกับ VALUES และ ALL ที่จะแสดงให้เห็นถัดไป

และสามารถใส่เป็นสูตรได้ด้วย (รองรับ input แบบ Expression) ตัวอย่างเช่น

DistinctTableExpression = DISTINCT(FILTER(dProduct,dProduct[BrandName]="fabrikam"))

VALUES

“มี Blank row พิเศษ โดยถ้าใช้กับคอลัมน์จะได้ item แบบไม่ซ้ำกัน ถ้าใช้กับตารางจะไม่ได้เอาตัวซ้ำออกให้”

VALUES ( <TableNameOrColumnName> )

สังเกตว่าจะได้ Blank Row พิเศษติดมาด้วย ซึ่งจะเกิดขึ้นกรณีที่อีกฝั่งของตารางที่มันอ้างอิง เช่น fSales ดันมี StoreKey ที่ไม่มีในตารางนี้ด้วย (ที่เลข StoreKey <100)

เจ้า Blank Row พิเศษนี้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อจับคู่กับ key ตัวที่เหลือในฝั่ง fSales ที่หาคู่ใน dStoresNew ไม่ได้นั่นเอง

ดังนั้นสรุปได้ว่าเวลาใช้งานส่วนใหญ่ จะมองว่าใช้ VALUES กับคอลัมน์จะให้ผลคล้าย DISTINCT แต่ได้ Blank row พิเศษมาด้วย

และ VALUES ไม่รองรับ Table/Column Expression นะครับ ให้ input เป็นสูตรไม่ได้เลย มันจะไม่ยอม

ALL

ALL เป็นตัวที่ผมอยากลงรายละเอียดมากที่สุด เพราะเราจะได้เจอมันค่อนข้างบ่อยเลย

“การทำงานเหมือน VALUES แต่จะปลด Filter ออกทั้งหมดก่อน นอกจากนี้ยังอ้างอิงคอลัมน์อันเดียว หรือ หลายๆ อันก็ได้”

กรณีอ้างอิงทั้งตาราง

“จะปลด Filter ออก ถ้าใช้กับตารางจะไม่ได้เอาตัวซ้ำออก และก็มี Blank row พิเศษ“

ALL ( TableName )

เช่น

AllTable1 = ALL ( dStoresNew )

Tips: สังเกตว่า การสร้าง New Table ถือว่าได้ตารางดิบอันใหม่มาเลย จะใช้ ALL ปลด Filter ที่เป็นตัวสร้าง dStoresNew ไม่ได้นะครับ ดังนั้น StoreKey ก็ยังคงมีเฉพาะตั้งแต่เลข 100 อยู่ดี

กรณีอ้างอิงคอลัมน์ ไม่ว่าจะอันเดียวหรือหลายคอลัมน์

“จะปลด Filter ออก และได้ combination ที่ไม่ซ้ำกัน แต่มี Blank row พิเศษ“

ALL ( TableName[ColName1])

ใช้กับคอลัมน์จะได้ Blank Row พิเศษติดมาด้วยเช่นกัน

All_1Col = ALL(dStoresNew[ContinentName])
ALL ( TableName[ColName1], TableName[ColName2] , TableName[ColName3] )

และถ้าเราใช้ ALL อ้างอิงที่ระดับคอลัมน์ เราจะได้ Combination ของคอลัมน์นั้นๆ แบบไม่ซ้ำกันด้วย แต่ก็จะได้ Blank Row พิเศษติดมาด้วยเช่นกัน

AllMultiColumn = 
ALL(dStoresNew[StoreType],dStoresNew[ContinentName],dStoresNew[RegionCountryName])

ALLEXCEPT ก็คือเพื่อนของ ALL

สมมติว่าตาราง MiniTable มีคอลัมน์ชื่อ A,B,C,D,E,F แล้วเราอยากจะปลด FILTER และเลือก combination ทุกคอลัมน์ยกเว้น E กับ F เราสามารถเขียนได้ 2 แบบ คือ

=ALL(MiniTable[A],MiniTable[B],MiniTable[C],MiniTable[D])

หรือจะเขียนกลับด้านกันว่าปลดทุกอย่าง ยกเว้น E กับ F ก็ได้ และนั่นคือที่มาของ ALLEXCEPT

=ALLEXCEPT(MiniTable,MiniTable[E],MiniTable[F])

จุดเด่นที่สุดของ ALL คือการปลด Filter

สมมติว่าตารางที่ ALL อ้างอิงอยู่ มีการใส่ Filter เอาไว้ เช่น ใน Report

จะเห็นว่า ผมสร้าง Measure ตัวใหม่ขึ้นมาคือ AllRevenue โดยเขียนสูตรเหมือน TotalRevenue ทุกอย่างเลย ยกเว้นใส่คำว่า ALL(fSales) แทน fSales เฉยๆ

TotalRevenue = SUMX(fSales,fSales[SalesQuantity]*RELATED(dProduct[UnitPrice]))
AllRevenue = SUMX(ALL(fSales),fSales[SalesQuantity]* RELATED(dProduct[UnitPrice]))

ส่งผลให้ผลลัพธ์ที่ได้ ไม่ได้ถูก Filter จากตัวใดๆ เลย (ค่าเลยได้เท่ากับ Total แบบรวมทั้งหมด)

แม้ว่าเรา Filter ปี 2012 เข้าไปด้วย AllRevenue ก็ยังคงไม่เปลี่ยน แต่ TotalRevenue ถูก Filter ได้

หากอยากให้ปลด Filter ออกแค่ใน Visual นั้นๆ ให้ใช้ ALLSELECT แทน ALL ได้ครับ

AllSelectRevenue = SUMX(ALLSELECTED(fSales),fSales[SalesQuantity]*RELATED(dProduct[UnitPrice]))

พอคำนวณค่าเหล่านี้ได้ เราจะสร้าง Ratio คล้ายๆ ในบทความที่แล้วก็ได้ครับ แต่อันนี้จะได้เป็น %เทียบกับยอดรวม แต่จะมีความยืดหยุ่นกว่ากด % of Total ธรรมดาๆ เพราะเราสามารถปลด FILTER ออกแบบไหนก็ได้ตามที่ต้องการ ไม่ใช่แค่ปลดที่ตัวที่อยู่ใน Visual อย่างเดียวเหมือนเครื่องมือสำเร็จรูป

และรูปแบบนึงที่อาจเกิดขึ้นได้ก็คือการปลด Filter ออก แล้ว Filter อีกตัวกลับเข้าไปใหม่

ตัวอย่างการปลด FILTER ออก แล้ว FILTER อีกตัวกลับเข้าไปใหม่

เช่น ถ้าเราอยากได้ยอด Revenue ของ Class Economy การ FILTER class=”economy” ลงไปเฉยๆ

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

ผลลัพธ์จะเท่ากับเป็นการ Filter เพิ่มลงไปแบบ AND ใน Filter Context เดิม ทำให้กรณีที่ Row Label มี Class เป็นตัวอื่น เช่น Deluxe จะหลายเป็น Deluxe และ Economy ซึ่งเป็นไปไม่ได้ จึงไม่เหลือผลลัพธ์จากการ Filter เลย

ดังนั้นถ้าอยากจะได้ Economy Revenue ทุกช่อง จะต้องมีการใช้ ALL มาช่วยปลด Filter ออกไปซะดังนี้

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

เราถึงจะได้ผลลัพธ์ที่ปลด Filter ตาราง fSales ออกให้หมดก่อน จากนั้นค่อย FILTER ให้มี Class เป็น economy อีกทีนึง

ลักษณะการปลด Filter ออกแล้วใส่ Filter ใหม่ลงไป เรียกได้อีกอย่างว่าเป็นการ “เปลี่ยน Filter Context” ซึ่งเป็นสิ่งที่ต้องทำบ่อยมากในการทำ Report Power BI เจ๋งๆ และมันคือหน้าที่หลักของสุดยอดฟังก์ชันที่ชื่อว่า CALCULATE ซึ่งจริงๆ ฝังความสามารถของ FILTER และ ALL อยู่ข้างในตัวมันเองอีกด้วย!!

ตอนต่อไปเจอกับ CALCULATE

CALCULATE ถือได้ว่าเป็นฟังก์ชันที่ลึกลับซับซ้อนและทรงพลังที่สุดอันนึงใน DAX เลยล่ะ ซึ่งเราจะได้เรียนเจ้า CALCULATE นี้ในบทถัดไปแล้วครับ ^^

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
120    
120    

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