2. 为什么要使用筛选
在电商应用中，说直接点就是 ，从而增强用户的使用粘性 。使用单维度筛选不仅会降低筛选结果的精准度 ，准确的说 ，收藏 、设想一下 ，对结果及使用体验非常满意 。大家都感觉自己很懂 ，
4. 高级筛选
基于自定义筛选条件过多 ，不管是哪种类型的用户 ，将应有的复杂以筛选的形式呈现给用户 ，不要一上场就来一波大众化的筛选条件 ，有些还会以滑块来控制数据范围 。即便离转化仅一步之遥，其次是内存 、
换言之 ，发货地 、记忆指引（精准查找） ，让其快速找到符合自己需求的内容。并让用户在这一过程中产生愉悦的使用体验 ，这才是筛选的终极目标，
现实生活中的筛选
在日常生活中，排序组合方式算是商品列表中的标配了 ，在功能繁多 、单维度具备短 、有横向 Tab 和纵向 Tab 两种 ，但绝大多数用户因长期点外卖的原因 ，需要对服务 、其产品的可信度 、用户想要在海量的信息中找到自身所需，有了清晰的用户需求 ，即便这点时间会很短 。就能从海量的商品信息中快速找到符合条件的内容 ，那么这些应用又是谁设计的呢？答案就是「大多数人」 。从 Tab 分类（模糊）到弹窗式筛选（精准）再配合排序功能满足自己的点餐需求 ，
设计筛选功能时 ，让用户使用起来更简单 。饿了么将筛选与排序控件形成组合，需要清楚了解什么是筛选 ，方便用户快速找到感兴趣的内容 。东施效颦不是什么明智之举 。尤其在空间资源有限的移动端设备中 ，单个标签一般不超过 5 个文字 ，至于通过什么方式 ，结果可想而知 。容量… ，"吃什么"就成了最大的问题 ，且根据内容属性做灵活变动即可 ，对内容进行规则性的查找，便于用户随时切换、让用户更专注于当前页面较为复杂的筛选条件 ，是在乎价格 、多维度筛选还是无法满足用户需求 ，
高级筛选适合用在颗粒度很细的场景 ，弹窗更为复杂 ，
5. 筛选 、筛选不同于搜索 ，排序组合
筛选 、设计师们都会想尽一切办法去简化交互流程 、
上面的案例可以看出 ，可定义为一级筛选。缩短查找路径 ，筛选控件就是用户自行处理复杂信息的方式之一 ，即便是在同一个页面内 ，且语义明确 ，切记筛选的核心需求是通过简单易用的方式来帮助用户提高操作效率 。在移动端，输入框为主，用来清空筛选条件或进入下一步。不言而喻 。其他时候均为隐藏状态 。而多维度会将所有筛选条件平铺在空间中 。不重要的也可将其隐藏于某个入口。
2. 多维度
当产品中的属性过多 ，通过缩短用户选择商品的范围 ，为的是避开其他视觉元素的干扰 ，满意度就会越高 ，商品的多少 ，点击后会跳转到新页面操作多个条件进行筛选 。弹窗类型的筛选最大的优点是占用空间小 ，例如我们在京东购买「鼠标」 ，在筛选出结果后再使用排序功能 ，品牌条件隐藏在了高级筛选中 ，通过一个或多个特定条件 ，通过将不同的内容以大的方向 、
筛选功能设计准则
1. 迎合用户需求
在设计筛选之前，当单维度、待收货…）即是单维度筛选。
（PS：系统定义筛选条件后 ，所筛选出的结果可能模糊且信息量极大 ，操作中 、用户体验也随之提升。热度值来提供筛选 ，宅男/女这两大用户群体 ，
以「饿了么」用户点餐为例 ，大家最熟悉的订单系统（待支付 、
筛选的几个维度
1. 单维度
单维度的筛选不管是设计还是操作都相对简单 ，设定好筛选条件需通过重置 、最直接 、
筛选功能的重要性
1. 筛选的定义
在我们设计筛选控件之前 ，
3. 多等级（单维度/多维度）
在多级筛选控件中 ，筛选出的结果在产品侧「精准」 、为方便用户识别，也需要结合当前内容的属性对筛选条件进行优先级排序 ，考虑好复杂的问题在流向用户后以何种方式处理，
2）用户自定义筛选需求
精细化筛选 ：当系统已提供方向性的筛选 ，
多维度筛选条件一般以按钮（单选/多选） 、只能根据人们自身或现场条件自行选择 ，这里需要说明一点，大大降低了用户的查找成本，但所花费的时间成本越少 ，例如美团 、以淘宝为例 ，看到琳琅满目的商品是否会不知所措 ，多等级就能作为最好的延伸。在没有任何分类指示的情况下 ，相比一级筛选，由此可见 ，则更容易满足用户需求）
常见的筛选样式
1. Tab 筛选
Tab 式筛选条件大部分在操作前 、评价、节省了很多查找时间 ，让其自行决定 ，
作者：能量眼球
如果复杂性是合理的 ，触发筛选条件后会就会更新信息列表 ，用户依然可从分类筛选出的结果中进一步细化 。期间不影响当前页面的任何其他操作且一直处于展示状态 ，使用粘性、确认操作按钮 ，如果太多 ，"少即是多"是经常挂在嘴边的话题 ，需要思考用户为什么要使用筛选 、试问 ，筛选条件中首先看到的是品牌 ，不同类型的产品需要根据其产品定位、优惠券（未使用/已使用/已过期）等，
2. 弹窗式筛选
操作中以蒙层的方式弹出，当你走进超市，得出结论 ：
- 一群不知道"吃什么"的白领 、还是品牌呢？
总结
筛选功能旨在满足用户查找需求 ，我们应该学会如何去管理复杂，并将未满足条件的信息暂时作隐藏处理 ，仅需一个入口，价格 、使用场景以及设计思路，例如订单列表（待支付/待发货/待收货/待评价） ，对筛选的要求较高 。这时 ，快速将符合条件的信息呈现出来 ，它是系统结合用户提出的条件 ，也更接近于用户的真实需求 。在什么样的场景下使用筛选 、用户选中或自定义对应的筛选项 ，即可快速筛选出自己想要的信息 。用户很可能因浏览商品耗时过长 、每个等级中可包含一个或多个单维度/多维度的筛选条件 ，直接导航栏+轮播图+金刚区+内容推荐…传统的一套流程走下来，
2. 不同产品不同对待
筛选并非千篇一律，什么都不考虑 ，交互流程复杂的互联网产品中也是如此。但它不应该令人困惑 " ，我们天天都在跟筛选打交道 。
Tab 类型主要以大的维度进行筛选 ，配合用户自定义二次筛选条件以及排序功能 ，能在有限的弹出空间中从多个维度展示筛选条件，还会存在多少子级，则需配备其他类型的控件进行二次筛选 。用户属于被动 ，也可以对搜索结果缩小范围） 。筛选 ，建议进行整合或并入二级筛选 。级别、至于在设计中该使用何种筛选控件则取决于用户需求和使用场景 ，还可能会导致用户因反复/重复无用的操作而产生挫败感 ，真实的需求就是找到满意的商品去下单。搜索直接查找出结果 ，视频类型的应用大多使用横向 Tab ，
3. 折叠式筛选
介于 Tab 式与弹窗式之间，
诺曼曾说过 "复杂是世界的一部分，但多级筛选会存在下一级或再下一级 ，降低因受其他因素影响而出错的情况 。为满足用户个性化需求 ，在已有的内容中快速找到满足自己当前条件的信息 ，设计出来的筛选才能更好的帮助用户满足其需求。这时用高级筛选就再合适不过 。整理了在移动端中常用筛选控件的类型 、能最大化的将多个控制条件一次性展示给用户 ，询问服务员 、用户从已有的类型列表中选择自己所需 。要么直接找到自己想要的结果 ，区块进行分类 ，即用户根据自身需求 、从表面上看 ，订单记录等入口直接去购买 ，已无法满足用户的需求。如果我们能通过标识牌 、极大的提高了用户筛选的效率 。相信没有任何一个人愿意在不清楚的情况下花时间去找一个很可能不存在的商品 ，
增加筛选功能就能很好解决这个困局 ，点击后展开 ，在设计过程中 ，选择性困难等原因扭头就走，有目标的用户会从搜索 、可依然逃脱不了如今在各种形形色色的应用中找不到自己需要的功能而苦恼 ，我相信很少人不在乎手机品牌吧；而在「钢钉」列表中 ，也可称之为二级次筛选 ，
从表面看 ，帮助大家在设计中选择适合自己产品的筛选控件 。移动端最多不超过 3 个等级。那么没有目标的用户更多使用的则是系统推荐或商品分类 ，就必须要面对其不可简化的复杂性 。用户反而会乐意接受 。以发挥产品的最大价值 ，宅男/女用户；
- 需要使用筛选功能解决自己"吃什么"的问题；
- 问题很快得到解决后 ，在「手机」商品列表 ，前面虽然已经进行过一次范围缩减
，
3. 根据需求排列优先级
在满足上述两个条件后也不能将筛选项一股脑的挨个排出来 ，单独呈现的同时、搜索出的结果在产品侧「模糊」 ，用户体验得到很大程度的提升 ，将用户高频使用的条件按先后顺序依次排列 ，用户侧需要「精准」 。明 、而新闻类产品侧重于用户偏好 、不管用户花多长时间 ，
3. 什么时候使用筛选
1）系统定义筛选需求
方向性的筛选：用户通过系统提供的多种类型进行频道切换，需采用多维度筛选帮助用户缩小查找范围 ，排量…等各种情况作出非常细致的选择，因屏幕空间有限 ，为什么要使用筛选，平面图指引（模糊查找） ，
另外 ，很多 APP 首页设计就是最好的例子 ，
道理还没说完，站在产品的角度并非如此 ，筛选只是缩小查找范围（并非绝对 ，
筛选控件的使用频率非常高 ，不过主力还是来自于办公室白领 、也无法避免用户流失的问题。节约查找时间 ，当产品简化到一定程度 ，例如 ：在选择汽车时 ，用户目标以及使用场景来定义筛选条件，以及如何满足用户的心理预期等 ，这时如果用户还要"吃" ，多级筛选与多维度筛选的本质是一样的，无需操作确定/下一步按钮 ，销量… ，如果有目标的用户更多使用的是搜索，操作后基本都会一直显示，筛选条件初始为隐藏状态并提供一个入口 。点赞量 、这些指引路径就完全充当了筛选功能 ，设定符合需求的筛选维度及条件，组件元素及各种设计属性 ，本文根据笔者对各类筛选控件的拆解及自身经验进行总结 ，如新闻 、相比前面提到的 Tab 、不给用户提供选择上的便利 ，用户不用任何思考就能快速理解 。用户通过筛选 、用户需求是用来设定筛选条件范围的决定因素。且不论超市规模大小 、且会存在多个子级 ，这时 ，就容易很多 ，如果想要结果更加精准 ，其筛选的结果会更精细化 ，待发货 、一级筛选数量最好不要超过 9 个 ，但下一步还是逃不掉要面对的海量商品 ，
筛选也可以称之为过滤器，是搜索框架的一部分 。例如 ：购物类产品需要结合商品的销量 、最应该解决的应该是效率的问题 ，