商业智能系统目前广泛应用于电信、银行、保险、医疗、零售、政府等领域，其最大好处是可以得到最精确、最及时的信息，帮助企业赢得竞争优势。Le SiteMarketing公司目前负责分布在法国的上百家大超市，连锁店、制造企业和销售企业的产品促销、产品广告等的户外数据的收集、分析、研究并且向客户提供其解决方案。在这个商业背景下，Le site marketing公司提出开发一个新的商业智能系统为客户提供更完善的解决方案。本文就是在这样的一个商业背景下进行研究与实现的。本文首先介绍了商业智能系统的相关内容和技术，设计了一个商业智能系统架构。web技术架构采用常用的Model-View-Controller模式，并研究了一个应用了MVC模式的Symfony框架的开发模式与方法，根据使用此框架实现了商务智能系统数据的收集与展现平台。本文也对持续集成工具Jenkins的设计与实现进行了剖析，并提出了一个将现有的多个开源软件工具集成在一起用于敏捷开发的平台。同时为了利用未分类的文本数据，本文对系统中的广告信息分类进行了研究，首先对数据挖掘的文本分类技术进行了探讨。为KNN算法采用了一套特征提取和权重分配方法。然后针对传统KNN算法计算量过大的缺点，提出了基于类别的KNN算法，经过相关实验测试，减少了分类系统的计算量，有效地提高了系统的效率和准确率，减少了人工分类成本。在各方的支持和努力下，本系统项目一期顺利实施完成，满足设计需求，并得到用户认可。