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

บทที่ 18 : การดึงข้อมูลจากทุก File ที่ต้องการใน Folder

Categories 📂

Excel Power Up Content, Highlights : บทความแนะนำ

Tags 🏷️

combine, folder

การดึงข้อมูลจากทั้ง Folder มาทีเดียวพร้อมกันได้นี่ ผมคิดว่ามันเป็นสุดยอดแห่งการ Get Data ที่หลายคนปรารถนาเลยล่ะ 

ลองคิดดูว่าหากเราต้องทำ Regular Report ทุกอาทิตย์หรือทุกเดือนแล้วเราสามารถโยนข้อมูลเดือนใหม่ที่ได้ไฟล์มาจากฝ่ายงานต่างๆ เข้าไปใน Folder ที่เราออกแบบไว้แล้ว หลังจากนั้นกด Refresh แล้วรายงานทุกอย่างก็ถูก Power Query + Pivot Table ปั่นออกมาจนเสร็จได้เลยมันจะสุดยอดขนาดไหน!!

ประเด็นที่น่าสนใจในการดึงข้อมูลจาก Folder มีอยู่ 3 เรื่องหลักๆ เลยคือ 

  1. มีไฟล์อื่นปนมาหรือไม่ ? : ถ้ามีโอกาสที่จะมีไฟล์อื่นปนมา ก็ควรจะมีการ Filter เลือกเอาเฉพาะสิ่งที่ต้องการเท่านั้น 
  2. มีข้อมูลกี่รูปแบบ? : ถ้าข้อมูลมีอยู่หลายรูปแบบ (Pattern) ให้เลือกมาทำทีละรูปแบบ แล้วสุดท้ายค่อยเอามารวมกันหรือเชื่อมกันทีหลัง
  3. ต้องการรวมไฟล์แบบ Auto หรือทำแบบสร้าง Custom Column? : แบบ Auto จะง่ายกว่า แต่แบบ Custom Column มีความยืดหยุ่นสูงกว่าครับ
  4. ไฟล์ที่ต้องการเป็น Excel หรือว่า Text/CSV ? : การจัดการข้อมูลแต่ละแบบไม่เหมือนกัน เดี๋ยวเรามาดูรายละเอียดกันครับ

สารบัญ

  • หลักการดึง Folder ที่มี หลายๆ ไฟล์
    • คัดเลือกให้เหลือเฉพาะไฟล์ที่เกี่ยวข้อง
  • รวมข้อมูลแบบ Auto
    • การใช้วิธี Auto กับไฟล์ Excel
    • รวมข้อมูลแบบสร้าง Custom Column
  • บทความนี้มีที่มายังไง?
  • สารบัญ Power Query
    • Facebook Group : Power Query Thailand

หลักการดึง Folder ที่มี หลายๆ ไฟล์

ให้เรา Get Data → From File → From Folder แล้วเลือก Folder ที่ต้องการ

โหลดไฟล์ประกอบได้ที่นี่ครับ (เป็นไฟล์ zip ในนั้นมี Folder อยู่ด้วย)

จากนั้นกด Transform Data มันจะดูว่าใน Folder ที่เราเลือกมีไฟล์อะไรบ้าง?

Tips : มันจะ List ทุกไฟล์ใน Folder รวมถึง Sub Folder ทุกอันด้วยนะครับ จะมีคอลัมน์ให้เรา Filter ได้อยู่ด้านขวา

คัดเลือกให้เหลือเฉพาะไฟล์ที่เกี่ยวข้อง

ในที่นี้เราจะ Filter ตามนามสกุลของไฟล์ว่าต้องเป็น File ที่ต้องการก่อน สมมติว่าผมต้องการไฟล์ csv ที่มีคำว่า hora ซึ่งสุดท้ายผม Filter ให้เหลือแต่ไฟล์ csv ที่ผมต้องการได้แล้ว

Tips : ก่อนจะ Filter อย่าลืมแปลง Extension เป็น lowercase ด้วยเพื่อความปลอดภัย เผื่อในอนาคตใส่นามสกุลไฟล์เป็นตัวพิมพ์ใหญ่มาจะได้ใช้ได้

หากการ Filter ที่ชื่อไฟล์กับ Extension ไม่เพียงพอ ลองกดที่ Attribute ดูจะเห็นว่ามันดึงรายละเอียดของ File แต่ละอันมาอีกหลายเรื่องมากๆ ซึ่งเราสามารถนำใช้เป็นตัว Filter ได้ด้วยครับ

รวมข้อมูลแบบ Auto

เราสามารถรวมข้อมูลแบบ Auto ได้โดยการกดที่ลูกศรคู่ ตรงคอลัมน์ที่ชื่อว่า Content เพื่อ Combine File ได้เลย เหมาะกับไฟล์ที่มีหน้าตาเหมือนๆ กัน ดังนั้นเหมาะมากกับการดึงไฟล์ CSV ทั้ง Folder ครับ

มันจะมีหน้าต่างขึ้นมาถามว่าจะให้พยายามดูไฟล์ไหนเป็นตัวอย่าง (เหมาะกับกรณีที่บางไฟล์มีหน้าตาดูดีกว่าไฟล์อื่น) ถ้าไม่คิดอะไรมากก็ปล่อยเป็น First File แล้วปรับค่าให้เหมาะสมแล้ว Ok 

ซึ่งเมื่อ OK เจ้า Power Query จะทำการรวมทุกไฟล์เข้าด้วยกัน ซึ่งมันบอกด้วยว่า Data แต่ละแถวมาจากไฟล์ชื่อว่าอะไร

ทีนี้เราก็สามารถดัดแปลงข้อมูลต่อได้ตามที่ต้องการ เช่น จะลบคอลัมน์ที่ไม่ต้องการทิ้ง หรือจะ Filter อะไรก็ทำได้

Power Query จะทำการสร้าง Query หลายๆ ตัวขึ้นมาเองโดยอัตโนมัติ เพื่อจะทำการ Transform ให้เหมาะสมตามไฟล์ตัวอย่างที่เราเลือกไป โดยใช้หลักการของ Custom Function ซึ่งเป็นเรื่องที่ค่อนข้าง Advance ซึ่งผมจะมีการพูดถึงอีกทีตอนหลังครับ

กรณีที่เราอยากจะแก้วิธีการ Transform ของ Sample File ที่ Power Query ทำ เราสามารถไปแก้ Query ที่ชื่อ Transform Sample File ได้เลย แล้วมันจะส่งผลมาที่ Query ผลลัพธ์สุดท้ายหลังรวมไฟล์เองครับ

ยกตัวอย่างเช่น ผมไปลบคอลัมน์ที่ไม่ต้องการทิ้งซะ รวมถึงมีการเปลี่ยนประเภทข้อมูลวันที่ ใน Transform Sample File ดังนี้

จากนั้นกลับไปดูที่ Query MyHora แล้วลบ Step Changed Type ออก (เพราะเราลบ Column ไปเพียบเลย) ให้เหลือสุดท้ายคือ Step Expanded Table Column จะเห็นว่าผลลัพธ์สุดท้ายที่ออกมามันจะเหลือแค่ 3 คอลัมน์ และ Start Date ได้ถูกเปลี่ยนเป็นวันที่เรียบร้อยแล้ว

ดังนั้นการ Transform ข้อมูลสามารถทำได้ 2 จุดหลักๆ คือ ทำในไฟล์ตัวอย่าง (Transform Sample File) หรือ ทำหลังจากรวมทุกอย่างแล้ว (หลัง Expanded Table Column) ก็ได้ครับ 

ทีนี้ลอง Load ผลลัพธ์ออกมาเป็น Table ดู 

จากนั้นลอง Copy ไฟล์ปี 2562 ที่ชื่อ myhora-holiday-calendar-2562.csv เข้าไปใน Folder เดิมที่เคยมีแค่ปี 2556-2561 แล้วกด Refresh ที่ Table ผลลัพธ์ดูครับ 

จะเห็นว่าข้อมูลไฟล์ใหม่ของปี 2562 ได้เข้ามาในตารางเรียบร้อยแล้ว นี่แหละคือความสุดยอดของการดึงข้อมูลจาก Folder ครับ!!

การใช้วิธี Auto กับไฟล์ Excel

หากข้อมูลเป็นไฟล์ Excel ให้เราเลือก Sample File เป็นตัวหลัก ที่มี icon Folder อย่าไปเลือกที่ชื่อ Sheet เพราะว่ามันจะเอาเฉพาะข้อมูลใน Sheet ที่เราเลือกเท่านั้น (และกรณีชื่อ Sheet ไม่เหมือนกันจะมีปัญหาอีก)

พอกด OK มันจะ List ข้อมูล Object ทั้งหมดใน Folder นั้นมาให้จากทุก File แต่มันดันลบชื่อไฟล์ทิ้งไปด้วยซะงั้น

ให้เราย้อนลบ Step หลังๆ ทิ้งให้หมด จนให้เหลือแต่ Remove Other Column แล้วเลือกเอา Name กลับมา

จากนั้นค่อยกดลูกศรขยายเพื่อ Expand คอลัมน์ Transform File จะได้ดังนี้

แล้วเราค่อย Expand คอลัมน์ Data ออกมาอีกที ซึ่งคราวนี้จะมี Data จริงๆ แล้ว

จะเห็นว่าชื่อหัวตารางยังคงอยู่ใน Row ของ Data ปกติอยู่ (ซึ่งมีหลายแถวด้วย) ดังนั้นเราต้องมานั่งแก้ไขเรื่องนี้อีก เช่น เอาบรรทัดแรกเป็นหัวตารางซะด้วย Home → Use First Row As Header

จากนั้นต้องมาหาทาง Filter เอาแถวที่เป็นหัวตารางข้างล่างทิ้งอีก เช่น Filter คอลัมน์สินค้า เอาคำว่า สินค้า ออกไป 

ปัญหายังไม่จบเพราะชื่อคอลัมน์ Sales ก อันนี้ก็ผิดอีก และหากไฟล์แรกไม่ใช่ sales ก Query ก็จะพังใน Step ที่เราสั่งเปลี่ยนชื่อคอลัมน์อีก…

จะเห็นว่าวิธีการกด Combine แบบ Auto นี้ไม่ค่อยเหมาะกับไฟล์ Excel เอาซะเลยครับ งั้นมาดูอีกวิธีดีกว่า

รวมข้อมูลแบบสร้าง Custom Column

ถ้าจะรวมไฟล์ Excel ผมแนะนำให้เราสร้าง Custom Column ขึ้นมาครับ 

โดยใช้คำสั่ง =Excel.Workbook([Content],true) เพื่อดึงข้อมูลประเภท Excel จากคอลัมน์ชื่อ Content ซึ่งเก็บข้อมูลทั้งไฟล์ไว้ครับ

หมายเหตุ : true ในวงเล็บ คือ การให้ Promote Header ในแต่ละไฟล์ ซึ่งจะช่วยแก้ปัญหาเรื่องหัวตารางที่เราเจอตอนรวมไฟล์แบบ Auto ได้ครับ

คอลัมน์ Custom จะออกมาเป็น Table ซึ่งให้เรากด Expand ออกมาให้หมดครับ

สิ่งที่ออกมามีจุดที่ต้องสนใจ 2 อัน คือ Kind กับ Data ครับ

  • Kind (ที่อยู่ใน Custom) จะเป็นตัวบอกว่า Object นั้นๆ เป็นแบบไหน เช่น Sheet หรือ Table ซึ่งเรา Filter ให้เหลือเฉพาะสิ่งที่ต้องการได้ครับ 
  • Data (ที่อยู่ใน Custom) จะเก็บข้อมูลจริงๆ ไว้ ซึ่งเรา Expand ได้อีกครับ

ซึ่งคราวนี้ข้อมูลทั้งหมดจะออกมา โดยที่เราจะรู้ด้วยว่ามาจากไฟล์ไหน และ Sheet หรือ Table ชื่อว่าอะไร

สำหรับคอลัมน์ Content ที่เป็น Binary เราไม่ใช้แล้ว (เพราะเอา Excel.Workbook ดึงข้อมูลออกมาแล้ว) ก็ลบทิ้งได้เลยครับ แค่นี้เราก็สามารถดึงข้อมูล Excel ทุก File ทุก Sheet หรือทุก Table ได้แล้ว!!

บทความนี้มีที่มายังไง?

บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของตัวอย่างจาก หนังสือ Excel Power Up! เพิ่มพลังการใช้ Excel ของคุณด้วย Power Query โดยผมเอาเนื้อหาบทแรกๆ ซัก 25-30% มาลงในเว็บให้อ่านกันฟรีๆ เลย คนอ่านจะได้ตัดสินใจได้ว่าอยากจะรู้เรื่องราวหลังจากนั้นอีกมั้ย? ซึ่งแค่นี้ก็น่าจะช่วยงานคุณได้เยอะพอสมควรแล้วล่ะ


หากสนใจอ่านตัวอย่างบทอื่นๆ ของหนังสือ ลองดูที่สารบัญข้างล่างได้เลยครับ ^^

สารบัญ Power Query

บทนำ : ทำไมต้องเรียนรู้ Power Query? [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 1 : เข้าใจขั้นตอนการทำรายงานสรุป / วิเคราะห์ข้อมูล [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 2 : ก้าวสู่การเตรียมข้อมูลยุคใหม่ด้วย Power Query [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 3 : ภาพรวมการทำงานกับ Power Query [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 4 : งานที่ยุ่งยากใน Excel กลับง่ายมากใน Power Query [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 5 : การจัดการหัวตาราง [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 6 : การคำนวณเบื้องต้น [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 7 : การกำจัดข้อมูลที่ไม่ต้องการ [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 8 : การสร้างคอลัมน์ใหม่แบบกำหนดเองด้วย Custom Column [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 9 : การสร้างคอลัมน์ใหม่ตามเงื่อนไข [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 10 : การรวมกลุ่มข้อมูลด้วย Group By [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 11 : การพลิกคอลัมน์เป็นหัวตารางด้วย Pivot Column [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 12 : การยุบหัวตารางหลายคอลัมน์ให้เหลือคอลัมน์เดียวด้วย Unpivot [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 13 : การแยกข้อมูลในคอลัมน์เดียวออกจากกันด้วย Split Column [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 14 : การใช้ Query เป็นตัวแปร [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 15 : การรวมข้อมูลจากหลาย Query [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 16 : การดึงข้อมูลจาก Excel ไฟล์อื่น [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 17 : การดึงข้อมูลจาก Text File/ CSV File [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 18 : การดึงข้อมูลจากทุก File ที่ต้องการใน Folder [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 19 : การดึงข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ
บทที่ 20 : การเตรียม Data เพื่อทำ Dashboard
บทที่ 21 : การทำ Pivot Table เพื่อสร้าง Dashboard
บทที่ 22 : เจาะลึก M Code หัวใจของ Power Query
บทที่ 23 : Function คือ ขุมพลังที่แท้จริงของ M Code [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 24 : ตัวอย่างการสร้าง Custom Function [ไฟล์ประกอบ]
บทที่ 25 : การวน Loop [ไฟล์ประกอบ]
บทส่งท้าย : เทพที่แท้จริง

อ่านเนื้อหาบท 22 เป็นต้นไปแบบปรับปรุงใหม่ได้ฟรี ที่นี่ (อัปเดทเรื่อยๆ)

Facebook Group : Power Query Thailand

Facebook Group : Power Query Thailand

ผู้ที่สนใจ Power Query อย่างคุณที่มาอ่านบทความนี้ ผมขอเชิญชวนเข้ากลุ่มปิด Power Query Thailand ได้ตาม Link นี้ครับ

แชร์ความรู้ให้เพื่อนๆ ของคุณ
817    
817    

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