矢量数据的常用压缩方法：间隔取点法、垂距法、光栏法。
间隔取点法：每隔k个点取一点，或每隔一规定的距离取一点，但首末点一定要保留。这种方法可大量压缩数字化使用连续方法获取的点和栅格数据矢量化而得到的点，但不一定能恰当地保留方向上曲率显著变化的点。
垂距法：这个方法是沿着边界线，逐点计算通过当前点Pj的两条直线Lj1和Lj2之间的夹角αj，其中Lj1是经过Pj和Pj-k0两点的直线，而Lj2是经过Pj和Pj+k0这两点的直线。若｜αj｜小于某一阈值αo，那么就认为Pj是一应保留点。
光栏法：是一种矢量数据的压缩算法。光栏法的基本思路是对每一条曲线上的所有点，逐点定义一个扇形区域。若曲线的下一节点在扇形外, 则保留当前节点；若曲线的下一节点在扇形内,，则舍去当前节点。
数据有计量尺度：
1、名类尺度（Nominal scale，亦称分类尺度、列名尺度等）是这样一种品质标志，按照它可对研究客体进行平行的分类或分组，使同类同质，异类异质。例如，按照性别将人口分为男、女两类；按照经济性质将企业分为国有、集体、私营、混合制企业等。
2、顺序尺度（Ordinal scale，亦称序数尺度、顺位尺度等）是这样一种品质标志，利用它不仅能将事物分成不同的类别，还可确定这些类别的等级差别或序列差别。例如“产品等级”就是一种测度产品质量好坏的顺序尺度，它可将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等。
3、区间尺度（Interval scale，亦称间隔尺度、等距尺度、定距尺度等）是能测度事物类别或次序之间间距的数量标志，更具体些说，区间尺度是可将事物区分为不同类别，对这些类别进行排序，并较准确度量类别之间数量差距的一种计量尺度。
4、比尺度（Ratio scale，亦称为比率尺度）的计量结果也表示为数值，跟区间尺度属同一层次，有时对两者可不作区分。比尺度这种数量标志不仅能测度各类别的大小和多少，还有一个绝对零点（Absolute zero）作为起点。