要通过Impala查询结果的数据进行数据分类和预测建模，可以采取以下步骤：
数据准备：首先，需要确保查询结果数据已经准备好，并且包含所有需要的字段。可以通过Impala进行数据清洗、转换和整理，以确保数据质量和一致性。
数据探索：使用Impala进行数据探索分析，查看数据的分布、关系和特征。可以利用Impala的聚合函数、统计函数和可视化工具来探索数据。
数据分类：根据查询结果数据的特征和标签，可以使用Impala进行数据分类。可以使用机器学习算法如决策树、随机森林、逻辑回归等进行分类建模。
数据预测：根据查询结果数据的特征，可以使用Impala进行数据预测建模。可以使用机器学习算法如线性回归、支持向量机、神经网络等进行预测建模。
模型评估：在建模完成后，使用Impala进行模型评估和性能分析。可以使用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等指标来评估模型的性能和准确率。
预测应用：最后，将模型应用到实际预测场景中，使用Impala进行预测数据推断和结果分析。可以将预测结果反馈到实际业务中，进行决策和优化。
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