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 22 : การวิเคราะห์ Event ที่มีช่วงเวลาเริ่มต้นกับสิ้นสุดคนละวัน

event ช่วงเวลา dax power bi

Categories 📂

Data Model, DAX Formula

Tags 🏷️

campaign, duration, event

ในตัวอย่างที่ผ่านมาทั้งหมด มักจะเป็นเหตุการณ์ของวันนั้นๆ ที่เราสนใจเลย เช่น ถ้าเป็นการขายของ ก็จะสามารถวิเคราะห์ได้ว่า วันนั้นๆ มีการขายของอะไรไปเท่าไหร่บ้าง? แต่ถ้าหากเหตุการณ์ของเรามันเป็นช่วงเวลา ที่มีวันเริ่มต้นกับสิ้นสุดไม่ตรงกันล่ะ เราจะทำยังไงดี?

เช่น บอกเป็นช่วงเวลาของเรื่องเหล่านี้ว่าเริ่มวันไหนจบวันไหน

  • การซื้อสินค้าที่มีเรื่องของวันสั่งซื้อกับวันส่งของที่ไม่ตรงกัน
  • Campaign การตลาด
  • ช่วงเวลาการซ่อมแซมเครื่องจักร
  • สัญญา/กรมธรรม์

แบบนี้เราจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร? คำถามนี้ผมเชื่อว่าหลายคนคงเจอกับการทำงานอยู่ และก็ไม่รู้จะทำยังไงกับมันดี ดังนั้นผมเลยเขียนบทความนี้ขึ้นมาช่วยแก้ไขปัญหาให้ครับ

สารบัญ

  • แนวทางแก้ปัญหา และ ไฟล์ประกอบ
  • ถ้าผูก Relationship แบบทื่อๆ
  • ผูก Relationship 2 เส้น
  • การคำนวณ ActiveOrder แก้ไขประเด็นช่วงเวลา
    • ใช้สูตร DAX คำนวณขณะที่กดรายงาน
  • สรุป
  • สารบัญ Series Power BI

แนวทางแก้ปัญหา และ ไฟล์ประกอบ

โชคดีที่ท่านอาจารย์ Alberto Ferrari แห่ง SQLBI ได้เขียนบทความแนวนี้ไว้แล้วด้วย ซึ่งเป็นทางแก้ที่น่าสนใจ ดังนั้นผมก็จะขออธิบายโดยใช้แนวทางของเค้า และเพื่อให้ง่ายกับทุกคน ผมก็จะใช้ไฟล์ประกอบของเค้าด้วยครับ (ซึ่งเป็นเรื่องของวันสั่งซื้อของกับวันส่งของ) แต่ผมก็จะมีการอธิบายเสริมด้วยความรู้ที่ผมมี เผื่อเพื่อนๆ จะเข้าใจมากขึ้นนะครับ

ถ้าผูก Relationship แบบทื่อๆ

หากเราใช้การผูก Relationship ตามปกติ เช่น ผูกแค่วันเริ่ม Event แบบปกติ

การผูกแบบเส้นเดียวกับแค่วันเริ่มต้น จะทำให้เราสามารถสรุปข้อมูลตามวันเริ่มต้นได้เท่านั้น ไม่สามารถสรุปข้อมูลตามวันสิ้นสุดได้ (แน่นอนว่าวันระหว่างกลางก็ไม่ได้ด้วยเช่นกัน)

เบื้องต้นผมจะแนะนำวิธีการที่ทำให้เราสามารถสรุปข้อมูลได้จากทั้งวันเริ่มต้นและสิ้นสุดให้ได้ก่อน แล้วเดี๋ยวค่อยไปดูวิธีสรุปข้อมูลในช่วงระหว่างกลางให้ได้อีกทีละกันครับ

ผูก Relationship 2 เส้น

เราต้องผูก Relationship ของตาราง Date เข้ากับ Orders ให้มีทั้งวันเริ่มวันจบ แปลว่าต้องมี Relationship 2 เส้น นั่นเอง แต่ Power BI จะยอมให้มี Relationship ที่ Active ได้แค่เส้นเดียวเท่านั้น ซึ่งก็ไม่เป็นไร เราจะให้มัน Active ที่วันเริ่มต้นคือ OrderDateKey ไว้ (เป็นเส้นทึบ) ส่วนวันสิ้นสุด ShipDateKey ปล่อยให้ inactive (เป็นเส้นประ) ไปซะ

ทีนี้พอเราสร้าง Relationship แล้ว เราจะสามารถเขียนสูตรใน Measure โดยใช้ฟังก์ชัน USERELATIONSHIP เพื่อเลือกใช้ได้ว่าจะใช้ Relationship ตัวไหน Active หรือไม่ Active ตอนไหนก็ได้

เช่น ถ้าเราลาก Amount หรือ SUM Amount เฉยๆ มันจะยึดตามวันที่ OrderDate เพราะว่า Relationship Active อยู่ แปลว่า Amount ที่คำนวณได้ก็คือ OrderAmount นั่นเอง ดังนั้นเราจะเขียนสูตร DAX ง่ายๆ ได้ว่า

OrderAmount = SUM(Orders[Amount])

แต่ถ้าเราอยากจะให้มันคำนวณ ShipAmount เราก็ต้องใช้ USERELATIONSHIP มาช่วย ซึ่งเราจะใช้ในฟังก์ชัน CALCULATE นะครับ

ShipAmount =
CALCULATE (
    [OrderAmount],
    USERELATIONSHIP ( Orders[ShipDateKey], 'Date'[DateKey] )
)

ซึ่งพอลาก Measure ทั้งสองตัวลงมาใน Visual คู่กับวันที่ก็จะได้แบบนี้

ถึงตรงนี้ยังไม่มีอะไรพิสดารมากนัก แค่ทำความรู้จักเจ้า USERELATIONSHIP นิดหน่อยเท่านั้น ซึ่งถ้าอยากนับจำนวน Order ก็สามารถใช้ COUNTROWS แทนการ SUM ได้ เช่น

จะนับจำนวน Order ตาม OrderDate

OrderTX=COUNTROWS(Orders)

นับจำนวน Order ตาม ShippingDate

ShipTX =
CALCULATE (
    [OrderTX],
    USERELATIONSHIP ( Orders[ShipDateKey], 'Date'[DateKey] )
)

ลากลง Visual ก็จะได้แบบนี้

การคำนวณ ActiveOrder แก้ไขประเด็นช่วงเวลา

คราวนี้มาถึงปัญหาของเราจริงๆ ละ ว่าถ้าเราอยากรู้ว่า แต่ละมัน มีจำนวน Order หรือ Amount ของ Order ที่ Active อยู่เท่าไหร่? นั่นคือ มีการ Order มาแล้ว แต่ยังไม่ได้ Ship (แม้ไม่ได้เริ่มต้นหรือสิ้นสุดวันนั้น)

เช่น ถ้าดู ActiveOrder ที่ 8 Jan (สิ้นวัน) แปลว่า

  • ต้องเป็น Order ทั้งหมดที่ Order มาก่อนหน้านั้น คือ OrderDate <=8Jan
  • และต้องเป็น Order ที่ Ship ตั้งแต่ 8 Jan ด้วย นั่นคือ ShipDate >= 8Jan ด้วย (มองว่าถ้า Ship วันที่ 8 พอดีถือว่า Active อยู่)

ปัญหา คือ ถ้าเราเขียนสูตรตามปกติ เราจะไม่เห็นข้อมูลของวันที่อยู่ระหว่างกลางเลย เช่น ถ้าสมมติ EventA เริ่ม 1 Jan แล้วจบ 10 Jan หากเราทำการ Filter Date[Date] ให้เป็นวันที่ 8 Jan เจ้า Power BI ก็จะใช้ Relationship เพื่อ Filter ข้อมูลไหลจาก Date[Date] ไป Order แล้วจะพบว่าไม่มี Row ของ Event A อยู่ ทั้งๆ ที่จริงๆ มันก็ยังคงเป็น Event ที่กำลังเกิดขึ้นอยู่แท้ๆ

นอกจากนี้ เรายังต้องมาตกลงนิยามกันด้วยว่า ถ้าใน Visual ต้องแสดงข้อมูลเป็นระดับที่ใหญ่กว่าวัน เช่น Week Month Quarter หรือ Year อันนี้เราต้องมานิยามดีๆ แล้วว่าจะต้องการแสดงแบบไหน เช่น ถ้าดูทั้งเดือน Jan แปลว่า จะให้แสดง ActiveOrder ณ วันสุดท้ายของเดือน Jan หรือว่าจะเอา ActiveOrder ในทุกวันของเดือน Jan มาเฉลี่ยกัน เป็นต้น (ถ้าเป็นระดับวัน มันไม่มีปัญหาเรื่องการตกลงนิยาม)

ทางแก้ไขมีอยู่ 2 แนวทาง

  • แนวทางแรกเน้นใช้สูตร DAX คำนวณขณะที่กดรายงานเล่น
  • แนวทางที่สองคือสร้างตารางไว้ใน Data Model ก่อนเลย เพื่อให้กดรายงานได้เร็วมากขึ้น แต่ข้อเสียคือไฟล์จะใหญ่ขึ้น

ซึ่งในบทความนี้เราจะมาลองดูแนวทางแรกกันก่อนครับ เพราะง่ายกว่าพอสมควร และก็พอใช้งานได้ ไฟล์ไม่ใหญ่ด้วย

ใช้สูตร DAX คำนวณขณะที่กดรายงาน

ในบทความของคุณ Alberto ใช้การเฉลี่ย (Average) เพื่อแสดง ActiveOrder ในระดับที่ใหญ่กว่า ดังนั้นเพื่อไม่ให้เหมือนกัน ของผมจะเอา ActiveOrder ในวันสุดท้ายของเดือนมาแสดงแล้วกัน 555

ดังนั้น ผมจะเขียน Measure ที่เรียกว่า ActiveTX ขึ้นมา โดยใช้การ FILTER ตามช่วงเวลามาช่วย หลักการ คือ

  • ผมมีการใช้ VAR มาดึงค่าวันที่ล่าสุดที่มองเห็น ณ Filter Context นั้นๆ ไว้ใน LastVisibleDate
  • ทีนี้เราอยากได้ Order ที่ยัง Active อยู่ ซึ่งแปลว่า มีการ Order มาแล้ว แต่ยังไม่ได้ Ship
  • จากนั้นใช้ FILTER สร้างตารางวันที่ขึ้นมา 2 อัน
    • อันแรกเป็นชุดวันที่ OrderDate ทั้งหมดที่ไม่เกินวัน LastVisibleDate
    • อันสองเป็นชุดวันที่ ShipDate ทั้งหมดตั้งแต่ LastVisibleDate เป็นต้นไป
  • ใช้ CALCULATE ปลด Filter ออกจากตาราง Date ทั้งหมดด้วย ALL แล้ว Filter เข้าไปใหม่ด้วยวันที่ตามที่สร้างไว้ทั้งสองชุด
    • แปลว่าเงื่อนไขในการ Filter ที่ได้คือ จะเหลือเฉพาะบรรทัดที่ตรงกับทั้ง 2 เงื่อนไขเท่านั้น คือ Orders[OrderDateKey] <= LastVisibleDate และ Orders[ShipDateKey] >= LastVisibleDate
ActiveTX = 
    VAR LastVisibleDate = MAX('Date'[DateKey])
    VAR OrderedBeforeCurrentDate =
        FILTER (
            ALL ( Orders[OrderDateKey] ),
            Orders[OrderDateKey] <= LastVisibleDate 
        )
    VAR ShippedAfterCurrentDate =
        FILTER (
            ALL ( Orders[ShipDateKey] ),
            Orders[ShipDateKey] >= LastVisibleDate 
        )
    RETURN
        CALCULATE (
            [OrderTX],
            ALL ( 'Date' ),
            OrderedBeforeCurrentDate,
            ShippedAfterCurrentDate
            
        )

ซึ่งพอใส่ลงไปใน Visual จะได้ดังนี้ (ถ้าสังเกตจะเห็นว่ากว่าตัวเลขจะขึ้นมา มันมี Delay พอสมควร เพราะการคำนวณหนักๆ มันเกิดขึ้นตอนที่สร้าง visual ตามแนวทางแรกนั่นเอง)

คำนวณ Active Order ในช่วงเวลาที่กำหนด

เอาเข้าจริงถ้าจะคำนวณโดยใช้ CALCULATE กับ FILTER แบบนี้เราไม่ต้องสร้าง Relationship 2 เส้นก็ยังทำงานได้ เช่น ถ้าจะใช้ Relationship เส้นเดียว ไปที่ OrderDate ผมก็ยังสามารถเขียนสูตร ShipTX2 เป็นดังนี้ได้ และมันยังทำงานได้ค่าถูกต้องด้วย

ShipTX2 = 
SUMX (
    VALUES ( 'Date'[DateKey] ),
    VAR CurrentDate = 'Date'[DateKey]
    VAR ShippedatCurrentDate =
        FILTER (
            ALL ( Orders[ShipDateKey] ),
            Orders[ShipDateKey] = CurrentDate 
        )
    RETURN
        CALCULATE (
            COUNTROWS ( Orders ),
            ALL ( 'Date' ),
            ShippedatCurrentDate
        )
)

จะเห็นว่า แม้มีเส้น Relationship เดียวก็ทำงานได้ แต่ทว่า การคำนวณจะค่อนข้างช้ากว่าการมี Relationship จริงๆ นิดหน่อยนะครับ

สรุป

ดังนั้นถ้าเลือกได้ ควรจะมีเส้น Relationship จริงๆ แล้วใช้ USERELATIONSHIP จะดีกว่านะครับ อย่าไปใช้การคำนวณ DAX ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นเลย การใช้ CALCULATE กับ FILTER นั้นใช้กรณีที่ใช้ Relationship ปกติทำไม่ได้ เช่น ActiveOrder จะดีกว่าครับ

ซึ่งเดี๋ยวบทความถัดไป ผมจะพาไปสำรวจแนวทางที่ 2 ที่สร้าง Table ขึ้นมาจริงๆใน Data Model ซึ่งจะช่วยให้ตอนกดรายงานทำงานเร็วขึ้นมาก แต่ต้องแลกมาด้วยขนาด Data Model ที่ใหญ่ขึ้นครับ

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
     
     

ติดตามเทพเอ็กเซล

  • Facebook
  • YouTube

อบรมกับเทพเอ็กเซล

🔥 คอร์สใหม่ล่าสุด 🔥

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

บทความล่าสุด

  • แนวทางฝึกฝน Excel ให้เก่งขึ้น
  • รวม Link เว็บ/เพจเกี่ยวกับ AI
  • วิธีกำหนดท่าทางแบบให้ได้ดั่งใจด้วย ControlNet ใน Stable Diffusion [Part4]
  • วิธีสั่ง Prompt และตั้งค่าใน Stable Diffusion ให้รูปสวยโดนใจ [Part3]
  • วิธีเรียกใช้งาน Model เจ๋งๆ ใน Stable Diffusion [ตอนที่2]
  • วิธีใช้งาน AI สร้างรูปสุดเจ๋งและฟรีด้วย Stable Diffusion ฉบับมือใหม่ [ตอนที่1]
  • 10 ไอเดีย เรียนรู้ Excel ผ่าน ChatGPT AI สุดเจ๋ง

บทความแนะนำ

🔥ฟังก์ชันทั้งหมดใน Excel 🔥

  • 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
  • แยกข้อมูลที่อยู่สุดเน่า ด้วย Excel Power Query

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 inventory len link logic lookup match m code merge mid overview paste pivot power query right row solver sort speed split substitute table text time tips trim vba vlookup

Archives

  • April 2023 (3)
  • 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