在使用ARIMA模型來預測我們的銷量的時候，如果儲存預測版本進DB，以供後續分析呢

1. 在定義變數階段我們定義了dfResult      <- data.frame()

　　這是一個data frame

2. 預測的結果通常是一個vector

　　例如我們預測90個期間的資料：pred <- predict(fit, n.ahead = 1*90)

3. 假設我們每天都儲存一次預測版本，可以設定變數如下

　　strPredictVer <- format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d")

　　這個格式可以存入日期欄位，方便和期間序數進行DateAdd（）函式的運算

4. 建立dfResult這樣一個data frame

　　dfResult<- data.frame(s=1:90,p=pred$pred,d=rep(c(strPredictVer)))

　　這裡我們需要注意的是，strPredictVer就是一個字串，如果是一個field的欄位，例如這個還有個預測的種類，是從資料庫讀取的，那麼d這個欄位將會被資料庫欄位名替代，這裡可以試一下差別

5. 我們用的是Microsoft SQL Server In database R service需要提前載入library RODBC

　　以下截圖的程式碼就可以簡單的將資料存入DB

　　a. table名稱Predict

　　b. overwrite =TRUE