答案是肯定的，肯定可以，大專怎麼了？別給自己設限。

如果你想去網際網路行業，先包裝一下自己吧，因為網際網路還是挺看重學歷的；但是你想去傳統行業先做起來的話，也是一條不錯的路。

你說你不會程式設計，完全ok，事實上就算會程式設計，在實際工作中用到的也不多，真去用python做資料分析的少之又少，會建模，會讓業務用起來就行了。

企業為什麼需要資料分析師? 試想一個企業內部包含跨部門的龐大資料量，怎樣火眼金睛抽取有效資料，並將資料轉化為清晰圖表，呈現給管理者做決策呢？這時候就需要資料分析師了。

分析師玩轉資料庫，構建資料倉庫，利用BI視覺化工具得到全域性的資料檢視，對往期業績進行分析，瞭解企業現在的問題並預測將來的發展，將最終結果呈現給企業的管理者，以輔助決策。

那麼分析師需要掌握的技能有哪些？

1 SQL

SQL至關重要，你的SQL query 能力直接決定了你能不能得到一份工作，是的，得到一份工作。因為提升有不同方向，可以是ETL開發，資料倉庫開發，可以是reporting等等，但是首先你得透過這行的門檻，那就是SQL。

2 Data Warehouse

DW（資料倉庫）使我們的query能力又得到提升，並且保證了資料的安全性。資料倉庫裡的資料可以按需求排布成不同模型。

3 視覺化工具(如FineBI）

以FineBI為例，不僅僅能簡單拖拉形成圖表，還包括連線多樣性的資料來源，資料轉換清洗功能，建模，釋出並分享等功能。

4 Excel

Excel其實做基礎的還是很不錯的，特別是財務類公司還是用的很多。

python只是一個工具。

從事資料分析的工作，最重要是要有資料的思維以及分析的技巧。

如果不喜歡寫程式碼的工作，可以透過自助式工具（如Tableau）從資料平臺上提取出資料來做分析。

很多公司的業務部門提供有業務分析的崗位，這種崗位也是資料分析，但比較偏業務，日常工作主要是，向IT部門提取數需求，分析資料，解讀解僱，撰寫分析報告，等等。

建議最好進修一個本科學歷，大專學歷競爭力不強。

題主好像陷入了一個死區，Python和BI工具都能夠做資料分析，但是各有優缺點，那為什麼不兩個一起結合起來用呢？

比如，我現在經常用Python在網上爬資料，然後用FineBI進行分析，有時候還用Python最佳化一下FineBI，結合兩個工具的優點做起事來十分效率。

其實，Python這種虛擬碼性質的語言入門並不難，但是深入進去就不是什麼簡單的事情了，而且Python語言不能加密，但是目前國內市場純粹靠編寫軟體賣給客戶的越來越少，網站和移動應用不需要給客戶原始碼，所以這個問題就是問題了

BI工具的話，簡單上手、靈活快捷，尤其是題主所說的FineBI、pentaho等自助化工具，傻瓜式操作很適合現在的資料分析小白入手，就算是掌握了R這種程式語言，也很適合拿來做分析工具

我非常同意上面一位答主的話，工具沒有好壞優劣之分，在於這個工具適合什麼樣的人、做什麼樣的事情，想要在資料分析這一行做到一定高度，FineBI這種BI工具和Python這種程式語言絕對是要兩者兼得的。