原文链接：
https://simplystatistics.org/2019/03/13/10-things-r-can-do-that-might-surprise-you/
在过去的几周里，我与一些来自计算机科学领域的人进行了一些互动，他们对R编程语言颇有微词。许多批评集中在R聚焦于统计分析的局限性上。
的确，R有一个非常全面的CRAN、Bioconductor、Neuroconductor和ROpenSci分析包列表，以及出色的包管理。当我在进行这些对话时，我意识到R已经发展成为一种多用途的连接语言，不仅仅用于数据分析。但是这个功能在R社区之外并不总是那么有名。所以这篇文章是关于R的一些非常棒的特性，这些特性可能为人所知，也可能不为人所知。以下是R能做的10件你可能不知道的事情，基于Kara关于R的推特帖子。
1. 您可以从R markdown中编写可复制的Word或Powerpoint文档
rmarkdown包允许您从R markdown代码中创建可复制的Word文档和可复制的Powerpoint演示文稿，只需在YAML中更改一行即可!
2. 您可以用几行代码构建和托管交互式web应用程序
只需几行代码，您就可以在r中创建交互式web应用程序。例如，只需36行代码，您就可以使用flexdashboard包创建一个交互式仪表板，查看您的BMI与NHANES示例之间的关系。
3.您可以在多一行R代码中托管web应用程序
在R中构建web应用程序的另一件很酷的事情是，您可以使用rsconnect包仅用一两行R代码将它们放到web上。您可以将它们放在您自己的服务器上，或者更简单地将它们放在像shinyapps.io这样的云服务器上。
4. 您几乎可以连接到任何数据库，并使用dplyr/dbplyr提取数据
使用dbplyr包连接到几乎任何数据库(本地或远程)都非常容易。这使得R用户能够独立地从几乎所有常见的数据库类型中提取数据。您还可以使用像bigrquery这样的专门包来直接处理BigQuery和其他高性能数据存储。
5. 您可以在本地使用或者多个不同的数据存储上使用相同的dplyr语法
一旦您学习了如何使用dplyr进行基本数据转换，您就可以应用相同的代码在您的计算机上本地分析数据，或者远程分析上面任何数据库或数据存储。这简化并统一了跨多个不同数据库和语言的数据操作。
6. 您可以使用keras和Tensorflow来拟合深度学习模型
keras包允许您直接从R中安装预训练的和从头开始的深度学习模型。您还可以使用直接TensorFlow接口来安装相同类型的模型。
7. 您可以从R中构建api并提供服务
plumbr R包允许您将R函数转换为可集成到下游应用程序中的web api。如果有Rstudio Connect，还可以像部署web应用程序一样轻松地部署它们。
8. 你可以用R制作视频游戏界面
您不仅可以部署Web应用程序，还可以在R中制作成精彩视频游戏。这个nessy软件包可以让您创建NES外观Shiny应用程序并像部署任何其他Shiny应用程序一样进行部署。
9. 您可以从R中使用Spark cluster分析数据
想要在巨大的数据集上安装大而粗糙的机器学习模型吗?您可以使用sparklyr包从R直接执行此操作。您可以在您的桌面上使用spark或使用一个巨型spark集群。
10. 你可以在R中交互式地构建和学习R
swirl 包是一个R包，它允许您为R构建交互式教程，就在R里面。
这绝不是一份全面的清单。 您还可以连接到AWS Polly并将文本写入语音合成软件，或者构建响应语音命令的Shiny应用程序，或者构建可以将深度学习和加速度数据结合起来的应用程序来投射哈利波特法术。 关键是R已经不仅仅是一种数据分析语言（虽然它仍然擅长！）并且R已擅长打开了大量实用和酷应用程序的大门。
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