他的研究方向主要涵盖机器学习、并行计算与数据挖掘的交叉领域，特别关注如何将机器学习与数据挖掘方法结合应用于经济决策类问题。在昆山杜克大学，他的教学兴趣包括线性代数和统计机器学习等课程。

他已在 ICDM、TKDE、TIST 等数据挖掘与机器学习领域的顶级会议和期刊上发表多篇论文，并担任 TNNLS、TKDE、SIGIR、KDD、ICDM、CIKM、WSDM 等国际顶级会议和期刊的审稿人。此外，他获得了 WITS 2024 的最佳论文奖。

Pengzhan 拥有纽约州立大学石溪分校（Stony Brook University）计算应用数学硕士学位和统计学博士学位。