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

การรวมข้อมูลหลายๆ Sheet จาก Excel หลายๆ ไฟล์ใน Folder แบบที่ต้อง Transform ข้อมูลก่อนรวม

รวมข้อมูล

Categories 📂

Highlights : บทความแนะนำ, Power Query

Tags 🏷️

function query, parameter, table

การรวมข้อมูลจาก Excel หลายๆ ไฟล์ใน Folder หากข้อมูลแต่ละอันเป็น Table ที่มีหัวตารางเรียบร้อย การรวมจะใช้เครื่องมืออัตโนมัติกด Combine ได้เลย หรือจะใช้สูตร Excel.Workbook รวมได้เลยแบบง่ายๆ ซึ่งรายละเอียดอยู่ใน https://www.thepexcel.com/get-data-from-excel/

แต่ถ้าข้อมูลในแต่ละชีท ไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม เช่น ต้องมีการ Transform ข้อมูลก่อน ถึงจะเอามา Combine รวมกันได้ แบบนี้จะใช้เครื่องมืออัตโนมัติไม่ได้แล้ว และในชีวิตจริงเราก็มักจะเจอกับข้อมูลแบบนี้ซะด้วย

พูดง่ายๆ สถานการณ์คือ

1 Folder มีหลายไฟล์
1 ไฟล์มีหลาย Sheet
แต่ละ Sheet มีความเน่า !!

สารบัญ

  • แนวทางใหม่ ในรูปแบบคลิป
  • สิ่งที่จะทำในบทความนี้
  • ไฟล์ประกอบ
  • เริ่มลงมือทำ
  • Step 0 : เตรียม Query สำหรับสร้าง Parameter
  • Step 1 : สร้าง New Parameter ขึ้นมา 
  • Step 2 : เอา Parameter จากข้อ 1 ไปเรียกใช้ใน Query ที่ต้องการจะให้เป็นต้นแบบ
  • Step 3 : สร้างฟังก์ชัน (จาก Query ใน Step2)
    • ดัดแปลง MySteps ตามใจชอบ
  • Step 4 : นำฟังก์ชันไปใช้งาน 

แนวทางใหม่ ในรูปแบบคลิป

ในคลิปจะแสดงอีกแนวทางนึง ที่ผมคิดว่าง่ายกว่าเดิมนิดหน่อย ลองดูได้ครับ

แนวทางจะเป็นแบบนี้ครับ

  1. กด Combine ไฟล์ให้ Excel สร้างฟังก์ชันให้เรา
  2. แก้ Parameter จากแบบ Binary เป็น Any ใน Advanced Editor
  3. แก้ Sample File ให้ชี้ไปที่ตาราง แทนที่จะชี้ไปที่ File
  4. แก้ Transform Sample ไฟล์ ให้ชี้ไปที่ Parameter เฉยๆ
  5. ตอนจะเรียกใช้ฟังก์ชัน ต้องไปเรียกใช้ให้ Input เป็น Table ดังนั้นต้องใช้ Excel.Workbook มาช่วยให้มองเห็น Table ในแต่ละไฟล์ใน Folder ก่อน

สิ่งที่จะทำในบทความนี้

เราจะทำการรวมข้อมูลจาก Excel ทุกไฟล์ใน Folder ซึ่งในแต่ละไฟล์มีข้อมูลหลายชีทที่หน้าแบบนี้ ซึ่งแต่ละชีทเป็นรหัสพนักงานขาย และชื่อไฟล์เป็นปีที่ขาย

แต่ลองดูข้อมูลในชีทสิ มันอยู่ในรูปแบบที่ไม่ใช่ข้อมูลตาราง Database เลยซักนิด! หัวตารางดันอยู่บรรทัดที่ 5 แถมดันมีรหัสลูกค้าเป็นหัวตารางหลายๆ คอลัมน์อีก ซึ่งทั้งหมดนั้นควรจะมาอยู่ในคอลัมน์เดียวกัน (แปลว่าต้องมีการใช้ unpivot พลิกลงมา) และต้องกำจัดพวก subtotal/total ที่เกินๆ มา และต้องมีการ Fill Down ถมสินค้ามาให้เต็มด้วย ซึ่งจะเห็นว่าต้อง Transform หลายอย่างเลย (แต่ปัญหาหลักคือเรื่องหัวตารางนั่นแหละ)

ดังนั้นเราจะต้องใช้ฟังก์ชันรับ input ข้อมูลแต่ละชีทที่เน่าๆ มาจัดการดัดแปลงให้เป็น output ที่เรียบร้อยซะก่อนแล้วค่อยเอามารวมกัน ซึ่งเราจะเขียน Query ขึ้นมาแล้วแปลงเป็นฟังก์ชันได้ง่ายๆ ด้วยการใส่ (input)=> เข้าไปใน M Code แต่ว่าวิธีนี้จะทำให้แก้ M Code ด้วย UI ง่ายๆ ไม่ได้…

จากในบทความ https://www.thepexcel.com/4-steps-function-query/ ผมได้อธิบายวิธีการสร้างฟังก์ชันใน Power Query แบบที่สามารถปรับแก้ Step ด้วย User Interface ง่ายๆ ได้อยู่ ซึ่งในบทความก่อนผมใช้ Parameter ที่เป็นประเภท Text ซึ่งจะเป็นแบบง่าย แต่ในบทความนี้เราจะใช้ Parameter ที่เป็น Table ซึ่งจะยุ่งยากกว่า แต่มีประโยชน์สุดๆ ไปเลยครับ ดังนั้นใครอยากรู้ พลาดไม่ได้เด็ดขาด

ไฟล์ประกอบ

โหลดไฟล์ได้ที่นี่

เริ่มลงมือทำ

เปิดไฟล์ Excel ใหม่ขึ้นมาแล้ว Get Data from Folder แล้วกด Transform แล้วตั้งชื่อ Query เป็น MyResult ซะ (ถ้าอยากให้ Dynamic ก็ทำ Path เป็น Parameter ซะจะได้เปลี่ยนได้ง่าย แต่ในบทความนี้ผมขี้เกียจทำ 55)

จากหลักการ 4 ขั้นตอนที่บอกไปในบทความก่อน ดังนี้

  1. สร้าง New Parameter ขึ้นมา 
  2. เอา Parameter จากข้อ 1 ไปเรียกใช้ใน Query ที่ต้องการจะให้เป็นต้นแบบ 
  3. สร้างฟังก์ชัน (จาก Query ใน Step2)
  4. นำฟังก์ชันไปใช้งาน 

ในบทความนี้เราก็จะใช้หลักการเดียวกันนั่นแหละ แต่มันจะมีความยุ่งยากเกิดขั้นในขั้นตอนแรกสุด นั่นก็คือการสร้าง Parameter ขึ้นมา เพราะว่าฟังก์ชันของเราคราวนี้เป็นการ Transform ตัวข้อมูลในแต่ละชีทซึ่งมี Data Type เป็น Table หรือตารางนั่นเอง (พูดถึงเรื่อง Data Type ของ PQ ซึ่งเป็นคนละเรื่องกับ Table ของ Excel นะ)

การที่ Parameter เป็นแบบ Table นั้น ในความเป็นจริงต้องสร้าง Parameter ที่มี Type แบบ Any แต่ถ้าเราเลือก Any ไปตรงๆ ตัวหน้าตา Parameter มันจะไม่ยอมให้ไปต่อ เราก็เลยต้องเลือกหลอกๆ ให้เป็น Binary ก่อน และการจะเลือกแบบ Binary ได้ เราก็ต้องสร้าง Query ที่ชี้ไปที่ตัวไฟล์ Binary ซึ่งก็คือไฟล์ Excel ของเราก่อนอีกทีนึง (เห็นมะว่ายุ่งยากแค่ไหน 555)

ดังนั้นผมจะขอเพิ่ม Step0 ขึ้นมา นั่นก็คือการเตรียม Sample สำหรับ Parameter ดังนี้

Step 0 : เตรียม Query สำหรับสร้าง Parameter

ใน MyResult ให้คลิ๊กขวาที่คำว่า Content แล้ว Remove Other Columns

แล้วคลิ๊กขวา Drill Down ลงไปใน Binary อันแรกสุด แล้วลบ Step สุดท้ายออกซะ ให้เหลือเท่านี้ (มันแปลว่าจะอ้างอิงไปที่ไฟล์แรกใน Folder เพราะเป็น index 0)

มันจะได้ Query ใหม่ที่อ้างไปถึง Binary ตามที่เราต้องการ ให้เราเปลี่ยนชื่อ Query เป็น MyValue ซะ

จากนั้นก็กลับไปสู่ Step ปกติได้ละ

Step 1 : สร้าง New Parameter ขึ้นมา 

กด Manage Parameter แล้ว New ขึ้นมาใหม่ สมมติชื่อว่า MyPara ซึ่งให้เลือก Type หลอกเป็น Binary ก่อน แล้วเลือก MyValue ไปเป็น Default Value และ Current Value ซะ

จากนั้นกด Advanced Editor แล้วให้แก้ Code เปลี่ยนประเภทจาก Binary เป็น Any (เพราะ input ที่เป็น Table ต้องเป็น Any)

MyPara meta [IsParameterQuery=true, BinaryIdentifier=MySample, Type="Binary", IsParameterQueryRequired=true]
MyPara meta [IsParameterQuery=true, BinaryIdentifier=MySample, Type="Any", IsParameterQueryRequired=true]

จากนั้นให้กลับไปใน Query MyValue เพื่อให้อ้างอิงไปที่ Table จริงๆ โดยการ Double Click ที่ตัวไฟล์เพื่อ Drill Down ลงไป (เดิมเราอ้างอิงไปที่ตัวไฟล์)

จากนั้นเราคลิ๊กขวาที่คอลัมน์ Data แล้ว Remove Other Columns –> แล้วคลิ๊กขวา Drill Down ลงไปใน Table อันแรกสุด

จากนั้น MyValue ของเราก็จะอ้างอิงไปที่ Table แล้วล่ะ

Step 2 : เอา Parameter จากข้อ 1 ไปเรียกใช้ใน Query ที่ต้องการจะให้เป็นต้นแบบ

เนื่องจาก Parameter เราเป็นข้อมูลที่มี Data Type แบบ Table ดังนั้นเราจะสร้าง Query ต้นแบบขึ้นมาใน Blank Query ใหม่ โดยอ้างอิงไปที่ Parameter ตรงๆ เลย

แค่เขียนสูตรว่า =MyPara

จากนั้นตั้งชื่อ Query ว่า MySteps

Step 3 : สร้างฟังก์ชัน (จาก Query ใน Step2)

แค่กดคลิ๊กขวาที่ MySteps แล้วกด Create Function

จากนั้นตั้งชื่อว่า MyFunction ก็ได้ (จะเห็นว่าฟังก์ชันนี้มี Parameter คือ MyPara)

จากนั้น PQ จะสร้าง Group ของ Query ให้เรา (เพื่อความเรียบร้อยเฉยๆ) และเพื่อให้เรียบร้อยขึ้น ให้เราลาก MyValue ขึ้นไปอยู่ Group MyFunction ด้วย

ดัดแปลง MySteps ตามใจชอบ

จากนั้นให้เราเข้า MySteps เพื่อทำการดัดแปลงข้อมูลตามใจชอบ ซึ่งฟังก์ชันเราจะทำการดัดแปลงตามสิ่งที่เราทำใน MySteps ทั้งหมดกับทุกๆ Sheet ก่อนจะเอามา Combine รวมกันนั่นเอง

ซึ่งสิ่งที่ผมทำมีดังนี้

  • Remove Top Rows -> 4 แถว
  • Use First Row as Header
  • ลบ Step Change Type ออก เพื่อไม่ให้จำชื่อหัวตาราง (เพราะแต่ละ Table หัวตารางไม่ตรงกัน)
  • Fill Down สินค้า
  • Filter สินค้า not Contain คำว่า Total
  • ลบคอลัมน์ Grand Total ขวาสุดออก
  • เลือกสินค้าและวิธีการชำระเงิน แล้ว Unpivot Other Columns
  • เปลี่ยนชื่อคอลัมน์ Attribute กับ Value เป็น รหัสลูกค้า และ ยอดขาย

สรุปใน MySteps ได้ออกมาแบบนี้

ซึ่งมี M Code ใน Advanced Editor ดังนี้

let
    Source = MyPara,
    #"Removed Top Rows" = Table.Skip(Source,4),
    #"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders(#"Removed Top Rows", [PromoteAllScalars=true]),
    #"Filled Down" = Table.FillDown(#"Promoted Headers",{"สินค้า"}),
    #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(#"Filled Down", each not Text.Contains([สินค้า], "Total")),
    #"Removed Columns" = Table.RemoveColumns(#"Filtered Rows",{"Grand Total"}),
    #"Unpivoted Other Columns" = Table.UnpivotOtherColumns(#"Removed Columns", {"สินค้า", "วิธีการชำระเงิน"}, "Attribute", "Value"),
    #"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(#"Unpivoted Other Columns",{{"Attribute", "รหัสลูกค้า"}, {"Value", "ยอดขาย"}})
in
    #"Renamed Columns"

Step 4 : นำฟังก์ชันไปใช้งาน 

เรากลับมาที่ MyResult เพื่อทำการเรียกใช้ฟังก์ชัน MyFunction ที่เพิ่งสร้างขึ้นมา แต่ฟังก์ชันเราต้องการ Input ที่เป็น Table ดังนั้นเราต้องทำการอ่านข้อมูลใน Binary ก่อนโดย Add Custom Column ขึ้นมาแล้วเขียนสูตรดังนี้

=Excel.Workbook([Content])

จากนั้นเราจะได้คอลัมน์ Custom ขึ้นมา ซึ่งคราวนี้เราต้องการข้อมูลที่เป็นชื่อไฟล์ด้วย ดังนั้นเราจะเก็บคอลัมน์ Custom กับ Name เอาไว้ ดังนั้น Remove Other Column ซะ แล้ว Expand เจ้า Custom ออกมา

จะพบว่าข้อมูลจริงที่ยังไม่ได้ Transform ซึ่งเราต้องใช้เป็นตัว Input ของฟังก์ชัน อยู่ใน Data นี่แหละ

ดังนั้นเราจะเรียกใช้ฟังก์ชันของเราโดย Invoke Custom Function

จะพบว่าจะได้คอลัมน์ MyFunction ใหม่ ที่เป็น Output แบบ Table ที่แปลงข้อมูลเรียบร้อยแล้ว

เราต้องการชื่อไฟล์ ชื่อชีท และ Data หลังแปลงแล้ว ดังนั้นเราจะเก็บไว้แค่คอลัมน์ Name, Item และ MyFunction จากนั้น Expand MyFunction ออกมา

Extract Name แบบ Before Delimiter จุด เปลี่ยนชื่อคอลัมน์ให้เรียบร้อย และเปลี่ยน Data Type ก็จะได้ดังภาพเป็นอันจบ

ถ้าอยากจะปรับการ Transform ก่อนจะรวมไฟล์ ก็ไปทำที่ MySteps ได้เลยแบบง่ายๆ นี่แหละคือข้อดีของการสร้าง Function แบบใช้ Parameter จริงจังครับ

ถ้าใครอ่านแล้วสงสัยตรงไหนก็ถามได้ หรือถ้าอยากดูแบบคลิป vdo ก็มีที่คุณโบ Excel Wizard เคยทำไว้ดังนี้ครับ (อย่างที่บอกในบทความที่แล้วว่าผมเอาเทคนิคนี้มาจากคุณโบนี่แหละ 55)

แชร์ความรู้ให้เพื่อนๆ ของคุณ
1.4K    
1.4K    

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