在当今数据爆炸的时代，产品经理面临的挑战之一是让海量信息变得可消化。心理学家提到，人的认知容量有限，若不给予清晰的心智模型，用户很容易在信息洪流中迷失。

所谓数据重度应用，是指后台可能存储数十万甚至数百万条记录，而前端需要提供即时筛选、排序、可视化等功能。典型场景包括电商搜索、金融报表、在线地图等。若过滤与排序设计粗糙，用户往往会体验到“卡顿”“无结果”的痛点。

在设计时，先抽象出用户的心智模型。常见的有：①搜索模型——用户期望通过关键词获得最相关的结果；②分面模型——用户想通过标签（颜色、品牌、价格区间）快速聚焦子集；③排序模型——用户相信某一指标（销量、评价、价格）能决定前后位置。把这些模型映射到 UI，可以让交互更符合直觉。

设计原则可以拆解成三层：1️⃣先给出“默认优先级”，如将销量最高的商品排在前面，随后提供自定义排序按钮；2️⃣使用“即时反馈”，每一次筛选都立即展示结果变化，让用户能感知因果关系；3️⃣采用“渐进式披露”，初次打开页面只展示最常用的过滤项，等用户深入后才展开更多细分。

以电商为例，阿里巴巴在2020年对聚合搜索页做了“智能聚合”实验：把搜索词与用户行为相结合，自动把最可能满足需求的商品推到页面顶部。实验数据显示，转化率提升约12%。相比之下，传统静态排序在同一流量下仅提升4%。这说明，贴合用户心智模型的动态排序能显著提升效果。

最后，我想把话筒交给你：在你负责的产品里，是否有一处过滤或排序让用户觉得“不可思议”？或许是因为你忽略了他们的期望。请先列出用户最常用的三种筛选思路，再回到设计稿，看看是否真正映射到了这些思路。想想看，如果把这三种思路都完整覆盖，你的产品体验会不会彻底升级？