通过Impala查询结果的数据进行数据的统计建模和预测分析，可以按照以下步骤进行：
数据准备：首先需要将查询结果数据导出到本地，可以使用Impala提供的数据导出工具或者将数据保存到HDFS上。确保数据格式正确并且包含所有需要的字段。
数据清洗：对导出的数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复值等问题，确保数据质量。
特征选择：根据数据的特点和分析目的，选择合适的特征进行建模和预测分析。
数据分割：将数据分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
模型建立：选择合适的统计模型（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等）进行建模，使用训练集进行模型训练。
模型评估：使用测试集对建立的模型进行评估，可以通过计算准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。
预测分析：使用建立的模型对未知数据进行预测分析，得出预测结果。
通过以上步骤，可以利用Impala查询结果的数据进行数据的统计建模和预测分析，从而帮助企业做出更准确的决策和预测。
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