利用spark ml分析毕业生信息数据，其中字段有序号，成绩绩点，性别，专业，月薪，兴趣爱好

利用 Spark ML 对毕业生信息数据进行分析，可以按照以下步骤进行：

1. 加载数据集：可以使用 Spark 的 DataFrame API 加载数据集，例如：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("graduate_analysis").getOrCreate()

# 加载数据集
data = spark.read.csv("path/to/graduate_data.csv", header=True, inferSchema=True)

2. 数据清洗：对于数据集中存在的缺失值、异常值等进行清洗和处理，可以使用 DataFrame 的 API 进行处理。例如，对于缺失值可以使用 `fillna()` 方法进行填充，对于异常值可以使用 `filter()` 方法进行过滤。

3. 特征工程：根据目标变量及数据集特征，进行特征选择、特征提取和特征转换等步骤。例如，可以使用 `StringIndexer` 对分类变量进行编码，使用 `OneHotEncoder` 对编码后的变量进行转换，使用 `VectorAssembler` 进行特征组合等。

4. 模型训练：使用 Spark ML 提供的算法进行模型训练，例如，可以使用 `LinearRegression` 进行回归分析，使用 `DecisionTreeClassifier` 进行分类分析，使用 `KMeans` 进行聚类分析等。

5. 模型评估：对训练好的模型进行评估，可以使用交叉验证、ROC 曲线、混淆矩阵等方法进行评估。

6. 模型应用：使用训练好的模型进行预测和应用，例如，可以使用 `transform()` 方法对新数据进行预测。

最后，你可以根据具体的需求和数据集特点，选择合适的算法和方法进行分析。