要實現對數據的高級統計分析和展示，可以利用Bokeh庫中的各種繪圖工具和統計函數。以下是使用Bokeh進行高級統計分析和展示的一般步驟：

1. 導入Bokeh庫和所需的其他庫：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.transform import factor_cmap
from bokeh.palettes import Category20
import pandas as pd

2. 準備數據： 準備要分析的數據集，并轉換為Bokeh可以識別的ColumnDataSource格式。

# 創建示例數據集
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'value': [10, 20, 30, 15, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 轉換數據為ColumnDataSource格式
source = ColumnDataSource(df)

3. 創建繪圖對象： 使用Bokeh的figure函數創建一個繪圖對象，并設置繪圖的標題、坐標軸標簽等。

p = figure(title='High-level Statistics Analysis', x_axis_label='Category', y_axis_label='Value')

4. 繪制統計圖表： 利用Bokeh的繪圖函數繪制各種統計圖表，如柱狀圖、餅圖、折線圖等。

# 繪制柱狀圖
p.vbar(x='category', top='value', width=0.5, source=source, 
       line_color='white', fill_color=factor_cmap('category', palette=Category20[3], factors=df['category'].unique()))

# 顯示繪圖
show(p)

5. 添加交互功能： 利用Bokeh的交互功能，如HoverTool、TapTool等，使統計圖表具有交互功能，可以在鼠標懸停或點擊時顯示詳細信息。

from bokeh.models import HoverTool

# 添加HoverTool
hover = HoverTool()
hover.tooltips = [('Category', '@category'), ('Value', '@value')]
p.add_tools(hover)

# 顯示繪圖
show(p)

通過以上步驟，可以利用Bokeh庫實現對數據的高級統計分析和展示，同時使統計圖表具有交互功能，提供更豐富的數據展示方式。