要通过Impala查询结果的数据进行数据挖掘和机器学习分析，可以按照以下步骤进行：
将Impala查询结果的数据导出到一个数据文件中，例如CSV格式。
使用数据挖掘工具（如Python的pandas库、R语言、Weka等）加载导出的数据文件，进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、标准化、归一化等操作。
根据具体的业务需求和分析目的，选择适当的数据挖掘和机器学习算法，如聚类、分类、回归、关联规则挖掘等。
划分数据集为训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集验证模型效果。
对模型进行评估和调优，根据评估结果选择最优模型。
利用最终的模型对新数据进行预测或分类。
在这个过程中，需要根据具体的业务场景和数据特点选择合适的工具和算法，并不断迭代分析过程，以提高数据挖掘和机器学习的效果。
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