店舗の顧客や感染症の患者といった，時系列的にランダムに発生するデータの分析方法として，カテゴリの出現確率と出現順序に基づいた可視化手法を提案する．提案する二手法は，時系列カテゴリカルデータを扱うことに特化したパラメータフリーな手法であり，複数カテゴリの出現確率分布の変動と出現順序の偏りを定量的に評価することも可能である．評価実験では，サービスステーションの顧客来店情報と東京都の新型コロナウイルス陽性患者情報を用いて，提案手法が政策や社会現象の影響を検出できるか検証する．また，実験において，提案手法は高速計算機を使わずとも実用的な計算時間で動作することも示す．