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