换言之，何设筛选出的计个计结果在产品侧「精准」 、平面图指引（模糊查找） ，帮完用户需求是整掌用来设定筛选条件范围的决定因素 。大家最熟悉的握筛订单系统（待支付 、则更容易满足用户需求）
常见的选功筛选样式
1. Tab 筛选
Tab 式筛选条件大部分在操作前 、
高级筛选适合用在颗粒度很细的筛选场景 ，
筛选控件的何设使用频率非常高 ，品牌…等 ，计个计缩短查找路径 ，帮完
整掌作者：能量眼球
整掌整掌则需配备其他类型的握筛控件进行二次筛选 。能在有限的选功弹出空间中从多个维度展示筛选条件 ，因屏幕空间有限，筛选准确的说 ，当你走进超市，4. 高级筛选
基于自定义筛选条件过多 ，让用户更专注于当前页面较为复杂的筛选条件 ，只要是符合用户行为做出的设计 ，这时如果用户还要"吃" ，用户目标以及使用场景来定义筛选条件 ，即便这点时间会很短 。
现实生活中的筛选
在日常生活中 ，交互流程复杂的互联网产品中也是如此。但绝大多数用户因长期点外卖的原因 ，快速将符合条件的信息呈现出来 ，说直接点就是 ，如果有目标的用户更多使用的是搜索，通过将不同的内容以大的方向 、例如美团、从表面上看 ，例如针对单个类型的商品列表自定义价格区间 、还可能会导致用户因反复/重复无用的操作而产生挫败感 ，满意度就会越高 ，用户很可能因浏览商品耗时过长 、设计师们都会想尽一切办法去简化交互流程 、例如 ：购物类产品需要结合商品的销量 、不要一上场就来一波大众化的筛选条件 ，每个等级中可包含一个或多个单维度/多维度的筛选条件 ，为方便用户识别 ，从而增强用户的使用粘性 。用户通过筛选 、容量… ，也需要结合当前内容的属性对筛选条件进行优先级排序 ，使用粘性 、宅男/女用户；
以「饿了么」用户点餐为例 ，询问服务员、销量… ，使用点餐服务的用户类型虽然很多 ，例如我们在京东购买「鼠标」 ，我相信很少人不在乎手机品牌吧；而在「钢钉」列表中 ，设定好筛选条件需通过重置 、有横向 Tab 和纵向 Tab 两种 ，在功能繁多 、需采用多维度筛选帮助用户缩小查找范围，触发筛选条件后会就会更新信息列表 ，排序组合
筛选 、当产品简化到一定程度，也无法避免用户流失的问题 。能满足自己的需求即可 。品牌条件隐藏在了高级筛选中，让其自行决定 ，这才是筛选的终极目标 ，排量…等各种情况作出非常细致的选择 ，还是品牌呢 ？
总结
筛选功能旨在满足用户查找需求，不同类型的产品需要根据其产品定位 、使用场景以及设计思路，不管是哪种类型的用户，并将未满足条件的信息暂时作隐藏处理 ，以便用户完成自己的目标需求。极大的提高了用户筛选的效率 。但它不应该令人困惑 " ，结果可想而知 。
（PS ：系统定义筛选条件后 ，
3. 折叠式筛选
介于 Tab 式与弹窗式之间 ，一级筛选数量最好不要超过 9 个 ，
3. 多等级（单维度/多维度）
在多级筛选控件中 ，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 ，不过主力还是来自于办公室白领、
筛选也可以称之为过滤器，以及如何满足用户的心理预期等 ，如果想要结果更加精准，其次是内存 、也可以对搜索结果缩小范围）。依次是价格排序 、便于用户随时切换 、即便离转化仅一步之遥，是搜索框架的一部分。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 。
2. 不同产品不同对待
筛选并非千篇一律 ，无需操作确定/下一步按钮 ，在已有的内容中快速找到满足自己当前条件的信息，区块进行分类 ，有些还会以滑块来控制数据范围 。
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 ，待收货…）即是单维度筛选 。答案是肯定的 ，我们天天都在跟筛选打交道 。为满足用户个性化需求 ，设想一下 ，站在产品的角度并非如此 ，弹窗更为复杂 ，那么这些应用又是谁设计的呢 ？答案就是「大多数人」。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 ，以淘宝为例 ，这里需要说明一点 ，仅需一个入口 ，在筛选出结果后再使用排序功能 ，不给用户提供选择上的便利 ，至于通过什么方式 ，所筛选出的结果可能模糊且信息量极大 ，只能根据人们自身或现场条件自行选择 ，如新闻 、输入框为主 ，就容易很多 ，即可快速筛选出自己想要的信息 。
多维度筛选条件一般以按钮（单选/多选）、为什么要使用筛选 ，且不论超市规模大小、建议进行整合或并入二级筛选 。
诺曼曾说过 "复杂是世界的一部分 ，就必须要面对其不可简化的复杂性 。真实的需求就是找到满意的商品去下单。但多级筛选会存在下一级或再下一级，即用户根据自身需求 、需要思考用户为什么要使用筛选 、用户反而会乐意接受 。这些指引路径就完全充当了筛选功能 ，
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 ，且会存在多个子级，筛选不同于搜索，能最大化的将多个控制条件一次性展示给用户 ，这时用高级筛选就再合适不过 。多级筛选与多维度筛选的本质是一样的 ，
增加筛选功能就能很好解决这个困局 ，要么直接找到自己想要的结果，筛选控件就是用户自行处理复杂信息的方式之一 ，"吃什么"就成了最大的问题 ，收藏、节省了很多查找时间 ，商品的多少 ，
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 ，在设计过程中 ，如果复杂性是合理的 ，即便是在同一个页面内 ，也可称之为二级次筛选 ，如果太多 ，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，有了清晰的用户需求 ，如果是你购买钉子这种实用性的商品 ，不重要的也可将其隐藏于某个入口 。优惠券（未使用/已使用/已过期）等，使用单维度筛选不仅会降低筛选结果的精准度 ，快的特点 ，将应有的复杂以筛选的形式呈现给用户 ，筛选出不同的内容；纵向 Tab 更多则是在电商类应用中出现 ，用户选中或自定义对应的筛选项 ，设置接近于目标需求的条件，由此可见 ，配合用户自定义二次筛选条件以及排序功能 ，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 ，弹窗类型的筛选最大的优点是占用空间小 ，且根据内容属性做灵活变动即可 ，例如：在选择汽车时 ，就能从海量的商品信息中快速找到符合条件的内容 ，用户属于被动 ，不言而喻。搜索出的结果在产品侧「模糊」，
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，当单维度 、用户依然可从分类筛选出的结果中进一步细化 。单个标签一般不超过 5 个文字 ，用户体验也随之提升 。让其快速找到符合自己需求的内容。
2. 多维度
当产品中的属性过多，
另外 ，为的是避开其他视觉元素的干扰，用户侧需要「精准」。用来清空筛选条件或进入下一步 。其产品的可信度 、笔者相信都能找到想要的 ，这时 ，很多 APP 首页设计就是最好的例子 ，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 。大家都感觉自己很懂 ，宅男/女这两大用户群体 ，其他时候均为隐藏状态 。筛选 ，让用户使用起来更简单。整理了在移动端中常用筛选控件的类型、尤其在空间资源有限的移动端设备中 ，移动端最多不超过 3 个等级 。在移动端 ，已无法满足用户的需求 。并让用户在这一过程中产生愉悦的使用体验，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 ，饿了么将筛选与排序控件形成组合 ，什么都不考虑 ，有目标的用户会从搜索、在「手机」商品列表 ，在什么样的场景下使用筛选 、在没有任何分类指示的情况下 ，还会存在多少子级 ，发货地 、点击后展开 ，不管用户花多长时间 ，试问 ，需要清楚了解什么是筛选 ，但下一步还是逃不掉要面对的海量商品，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，方便用户快速找到感兴趣的内容 。可定义为一级筛选 。
从表面看 ，
设计筛选功能时 ，大大降低了用户的查找成本 ，设计出来的筛选才能更好的帮助用户满足其需求 。点赞量 、最应该解决的应该是效率的问题，要么对结果不满意，
上面的案例可以看出 ，看到琳琅满目的商品是否会不知所措 ，明 、搜索直接查找出结果 ，可以把当前筛选条件的上一级看成是筛选分类菜单 ，
筛选功能设计准则
1. 迎合用户需求
在设计筛选之前，记忆指引（精准查找） ，
"少即是多"是经常挂在嘴边的话题，多维度筛选还是无法满足用户需求 ，需要对服务 、排序组合方式算是商品列表中的标配了 ，考虑好复杂的问题在流向用户后以何种方式处理 ，热度值来提供筛选 ，通过一个或多个特定条件，相比一级筛选 ，组件元素及各种设计属性 ，对结果及使用体验非常满意 。价格及知名度等 ，
2. 为什么要使用筛选
在电商应用中 ，
2. 弹窗式筛选
操作中以蒙层的方式弹出 ，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 ，筛选只是缩小查找范围（并非绝对 ，
道理还没说完 ，视频类型的应用大多使用横向 Tab ，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 。单维度具备短 、最直接 、评价、选择性困难等原因扭头就走，
5. 筛选 、
Tab 类型主要以大的维度进行筛选 ，
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，待发货 、其筛选的结果会更精细化，得出结论：
- 一群不知道"吃什么"的白领 、需经过再次点击才会将筛选条件隐藏。将用户高频使用的条件按先后顺序依次排列，东施效颦不是什么明智之举 。确认操作按钮，降低因受其他因素影响而出错的情况。订单记录等入口直接去购买 ，通过缩短用户选择商品的范围 ，点击后会跳转到新页面操作多个条件进行筛选 。用户体验得到很大程度的提升 ，例如订单列表（待支付/待发货/待收货/待评价） ，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 ，用户想要在海量的信息中找到自身所需 ，