大数据文摘出品

 

编译：邬亮

 

有些业界从业人士对R语言的价值并不认可，他们认为R语言只针对统计分析。

 

R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci;并且提供了优秀的包管理功能。

 

但在与计算机领域朋友的沟通中，R语言其实已经成长为一种多功能的编程语言，它的功能远不限于数据分析而已。但是，R语言的很多优秀特性并不为R语言社区以外的人所熟知。

 

在本文中，我将给大家介绍那些不为人知，却又好用到难以置信的R语言功能。

 

1. R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档

 

R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码。

 

2. 组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码

 

几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用R语言的flexdashboard包， 你只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索你的BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。

 

3. 几行甚至一行R代码就可以支持网络应用的运行

 

另外一个很酷的功能是，通过rsconnect包，R语言还可以仅用一两行代码就支持网络应用的运行。这些应用既可以通过自己的服务器来支持，也可以用shinyapps.io这种云服务器。

 

4. 通过使用R语言的dplyr/dbplyr，几乎各种数据库都可以连接

 

使用dbplyr包，用R语言连接各种数据库，无论是本地的还是远程的，都非常方便。这个功能使R语言用户可以不用担心底层的数据库，而独立地从主流数据库中抽取数据。R语言的bigrquery包还可以直接利用BigQuery和其他大规模数据存储。

 

5. 本地或多个不同的数据存储，在R语言里可以利用相同的dblyr语法来操作

 

当你学会如何利用dplyr来转换数据，本地和远程的数据库、数据存储都可以利用相同的代码来操作。这个功能简化了也统一化了操作多个数据库和数据语言的过程。

 

6. 你可以用Keras和Tensorflow训练深度学习模型

 

使用keras包或TensorFlow接口，你可以利用R语言来学习预训练或者开发全新的深度学习模型。

 

7. R语言可以编写和支持应用程序接口(API)

 

Plumbr包可以把R函数直接转换成网络应用接口(API)，并能很方便的集成到下游应用中去。如果你还安装有Rstuodio Connect，这些函数可以像网络应用一样轻松地被部署。

 

8. 你可以使用R语言来生成电子游戏的界面

 

不仅是网络应用，R语言甚至可以生成电子游戏的界面。nessy 包可以帮助你生成并部署NES风格的Shiny应用。

 

9. 你可以直接通过R语言调用Spark集群来分析数据

 

你想用大规模数据训练又大又复杂的机器学习模型么?R语言的sparklyr包帮助你在单机或者大型的Spark集群上直接完成这项任务。

 

10. 你可以在R语言中以交互的方式学习R

 

R语言的swirl包可以用来生成可交互的R语言学习教程。