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@@ -29,6 +29,13 @@ o preço de venda dos imóveis. O dashboard está dividido em duas etapas princi
 # --- Download e Carregamento do Dataset (com cache para performance) ---
 @st.cache_data
 def load_data():
+    # Define um diretório de cache em um local com permissão de escrita (/tmp/)
+    # Isso resolve o erro de permissão em ambientes de nuvem.
+    cache_dir = "/tmp/kagglehub"
+    os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
+    os.environ['KAGGLE_CACHE_DIR'] = cache_dir
+
+    # O resto da função continua igual
     dataset_path = kagglehub.dataset_download("prevek18/ames-housing-dataset")
     csv_file_path = next(
         os.path.join(root, file)
@@ -38,7 +45,6 @@ def load_data():
     df = pd.read_csv(csv_file_path)
     df.columns = df.columns.str.replace('[^A-Za-z0-9_]+', '', regex=True).str.lower()
     
-    # Cria a variável 'area_faixa'
     if 'grlivarea' in df.columns:
         bins = [0, 1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 4000, df['grlivarea'].max() + 1]
         labels = ['<1000', '1000-1500', '1500-2000', '2000-2500', '2500-3000', '3000-4000', '4000+']