关于作者

康雁飞 现任北京航空航天大学经济管理学院教授、博士生导师、数量经济与商务统计系主任。2014年博士毕业于莫纳什大学，师从澳大利亚科学院院士 Kate Smith-Miles 教授和 Danijel Belusic 教授，2014-2015年于莫纳什大学从事博士后研究，合作导师为两位澳大利亚科学院院士 Kate Smith-Miles 教授和 Rob Hyndman 教授，2015-2016年就职于百度大数据部。研究方向为时间序列预测等。共承担科研项目10余项，其中主持国家自然科学基金2项，参与国家重点研发计划课题、阿里巴巴创新研究计划各1项。在 European Journal of Operational Research, International Journal of Forecasting 等国际权威期刊发表论文30篇，同时译著《预测：方法与实践》，著有 《大数据分布式存储与计算》和《统计计算》。曾在国际预测大会、ICDM、IJCNN、IEEE CIDM、世界贝叶斯大会等受邀做报告。担任International Journal of Forecasting (SSCI, JCR Q1)和R Journal (SCI, JCR Q1) 副主编、国际预测者学会理事（Director of the International Institute of Forecasters)、中国统计教育学会理事、北京大数据协会理事等。先后入选北航“卓越百人计划”和北航“青年拔尖人才计划”。

李丰 现任北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系副教授、研究员、博士生导师。本科毕业于中国人民大学，博士毕业于瑞典斯德哥尔摩大学，研究领域包括贝叶斯统计学，大规模时间序列预测方法，大数据分布式学习等。曾获瑞典皇家统计学会 Cramér 奖（最佳博士论文），国际贝叶斯学会青年奖励基金， 第二届全国高校经管类实验教学案例大赛二等奖、 他和团队赢得全球旅游预测竞赛 Grand Prize。现任 International Journal of Forecasting 副主编。李丰博士参与国家自然科学基金重大项目、主持国家社会科学基金一般项目（结项优秀）和国家自然科学基金青年项目等国家级课题，所撰写的决策咨询建议被中央有关部门采用。李丰老师开发适用于大规模时间序预测的开源计算机算法和程序，他开发的人工智能预测方法已应用于京东、阿里巴巴等企业级大规模时间序列预测平台。